Chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của các mô hình Trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, một vấn đề ngày càng lớn đang nảy sinh: tên gọi của các mô hình này trở nên phức tạp, rối rắm, như một mê cung của các từ viết tắt và thuật ngữ kỹ thuật khiến ngay cả những người dùng AI nhiệt tình nhất cũng phải bối rối. Với tốc độ phát triển chóng mặt, việc đơn giản hóa cách định danh và truyền đạt khả năng của AI đang trở thành một thách thức lớn, đặc biệt khi hướng đến cộng đồng người dùng công nghệ tại Việt Nam – những người cần sự rõ ràng và dễ tiếp cận để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này.
Cần Hệ Thống Tên Gọi Đơn Giản Hơn Cho Mô Hình AI
Dù mỗi mô hình AI mới có thể mang tính đổi mới đến đâu, thì những tên gọi phức tạp của chúng lại trở thành rào cản nghiêm trọng đối với người dùng khi cố gắng hiểu và phân biệt giữa các mô hình. Sự phức tạp này không chỉ cản trở khả năng tiếp cận đối với người dùng phổ thông mà còn tạo ra một chướng ngại vật đáng kể trong việc thấu hiểu và tận dụng toàn bộ tiềm năng của các công cụ mạnh mẽ này.
Giao diện Hugging Chat hiển thị các tên mô hình AI phức tạp
Ví dụ, khi tập đoàn công nghệ Trung Quốc Alibaba ra mắt mô hình Qwen2.5-Coder-32B, mấy ai thực sự hiểu nó có thể làm gì ngay từ cái tên? Người dùng phải đào sâu vào các thuật ngữ chuyên ngành để tìm hiểu. Mặc dù các công ty AI thường chọn một tên sản phẩm sáng tạo, như Gemini, Mistral, hay Llama, nhưng tên cuối cùng của một mô hình lại thường kết hợp các thuộc tính kỹ thuật nhất định, như phiên bản hoặc số lần lặp, kiến trúc hoặc loại, số lượng tham số (parameter count), và các đặc điểm cụ thể khác. Chẳng hạn, tên Llama 2 70B-chat cho chúng ta biết rằng mô hình này của Meta (Llama) là một mô hình ngôn ngữ lớn (large language model) với 70 tỷ tham số (70B) và được thiết kế đặc biệt cho mục đích hội thoại (-chat).
Về bản chất, tên của một mô hình AI đóng vai trò như một cách viết tắt cho các thuộc tính chính của nó, cho phép các nhà nghiên cứu và người dùng kỹ thuật nhanh chóng hiểu được bản chất và mục đích của nó – nhưng phần lớn lại là “ngôn ngữ khó hiểu” đối với người dùng phổ thông.
Hãy xem xét kịch bản một người dùng muốn chọn giữa các mô hình mới nhất cho một tác vụ cụ thể. Họ đối mặt với các lựa chọn như “Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental”, “DeepSeek R1 Distill Qwen 14B”, “Phi-3 Medium 14B”, và “GPT-4o”. Nếu không đi sâu vào các thông số kỹ thuật, việc phân biệt giữa các mô hình này trở thành một nhiệm vụ khó khăn.
Một loạt các tên mô hình, mỗi cái lại bí ẩn hơn cái trước, nhấn mạnh sự cần thiết phải có một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta đặt tên và trình bày các mô hình AI. Lý tưởng nhất, tên của một mô hình AI nên là một đại diện đơn giản, rõ ràng và dễ nhớ về mục đích và khả năng của nó.
Hãy tưởng tượng nếu những chiếc xe hơi được đặt tên theo thông số động cơ và loại hệ thống treo thay vì những cái tên đơn giản, gợi cảm như “Mustang” hay “Civic”. Các quy ước đặt tên hiện tại cho các mô hình AI thường ưu tiên thông số kỹ thuật hơn sự thân thiện với người dùng. Và mặc dù một số thuật ngữ là cần thiết cho các nhà nghiên cứu, chúng phần lớn không có ý nghĩa đối với người dùng phổ thông. Ngành công nghiệp cần áp dụng một cách tiếp cận đặt tên lấy người dùng làm trung tâm hơn. Các tên gọi được đơn giản hóa, trực quan và mang tính mô tả có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.
Cách Dễ Dàng Hơn Để Khám Phá Khả Năng Của AI
Ngoài những tên gọi gây nhầm lẫn, việc khám phá một mô hình AI cụ thể thực sự có thể làm gì là một trở ngại lớn khác. Thông thường, các khả năng này bị chôn vùi sâu trong tài liệu kỹ thuật. Điều này càng trở nên phức tạp hơn bởi sự đa dạng và các chức năng chuyên biệt của các mô hình AI. Một cái tên đơn giản thôi có thể không truyền tải hết toàn bộ khả năng của một mô hình AI.
Các mô hình AI và mô tả khả năng trong Google Gemini
May mắn thay, các công cụ AI tận dụng những mô hình này thường thêm một mô tả nhỏ để chỉ rõ trường hợp sử dụng hoặc khả năng của chúng – Google, chẳng hạn, chỉ rõ rằng mô hình Gemini 2.0 Flash Thinking sử dụng khả năng suy luận nâng cao trong khi 2.0 Pro là tốt nhất cho các tác vụ phức tạp. Dù chưa phải là lý tưởng, nhưng đây là một sự hỗ trợ đáng kể.
Thay vì dựa vào các thuật ngữ kỹ thuật, tên mô hình nên phản ánh chức năng hoặc khả năng chính của chúng. Nếu cần thiết phải sử dụng từ viết tắt, chúng nên được chọn cẩn thận để đảm bảo dễ nhớ và dễ phát âm. Ngoài ra, nên sử dụng các số phiên bản rõ ràng và súc tích để chỉ ra các bản cập nhật và cải tiến.
Hơn nữa, các mô hình AI có thể được phân loại với các tên truyền tải chức năng chính hoặc tính năng độc đáo của chúng, chẳng hạn như “Trợ lý trò chuyện”, “Tóm tắt văn bản”, hoặc “Nhận diện hình ảnh”. Sự rõ ràng như vậy sẽ giúp “phi bí ẩn hóa” công nghệ AI. Cách tiếp cận này sẽ hợp lý hóa quá trình khám phá, cho phép bạn nhanh chóng xác định các mô hình và công cụ AI phù hợp nhất cho các tác vụ của mình mà không cần phải sàng lọc qua một mê cung của các tên gọi và mô tả khó hiểu. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều có khả năng đa dạng và có thể thực hiện nhiều hơn một tác vụ. Vì vậy, cách tiếp cận này có thể không hoàn toàn lý tưởng cho các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến.
Tình trạng hiện tại của các tên gọi mô hình AI có thể gây khó hiểu. Một sự thay đổi hướng tới cách đặt tên đơn giản hơn và các phương pháp khám phá được cải thiện có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng và giúp công nghệ tiên tiến dễ tiếp cận hơn với mọi người. Cho đến lúc đó, việc cập nhật thông tin, tận dụng các nguồn tài nguyên cộng đồng và thử nghiệm các mô hình khác nhau có thể giúp người dùng điều hướng thế giới AI phức tạp.
Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về cách các nhà phát triển nên đặt tên cho các mô hình AI trong tương lai để chúng dễ tiếp cận hơn!
