Nama Model AI Adalah Rumit: Inilah Cara Memudahkannya!

Kami sedang menyaksikan letupan model AI. Tetapi masalah muncul: nama model ini menjadi semakin kompleks, akronim dan istilah teknikal yang mengelirukan malah pengguna AI yang bersemangat.

• Model AI DeepMind boleh belajar membuat video hanya dengan menonton klip YouTube

Kami memerlukan nama yang lebih ringkas untuk model AI

Walaupun setiap model AI baharu boleh menjadi inovatif, nama kompleks mereka merupakan penghalang serius kepada pengguna yang cuba memahami dan membezakan model tersebut. Kerumitan ini bukan sahaja menghalang kebolehcapaian untuk pengguna biasa, tetapi juga mewujudkan halangan yang ketara untuk memahami dan menggunakan potensi penuh alat berkuasa ini.

Sebagai contoh, apabila gergasi teknologi China Alibaba melancarkan model Qwen2.5-Coder-32B, siapa yang benar-benar memahami apa yang boleh dilakukannya? Anda perlu menggali terminologi untuk mengetahui.

Walaupun syarikat AI sering memutuskan nama produk kreatif, seperti Gemini, Mistral atau Llama, nama akhir model menggabungkan atribut teknikal tertentu, seperti versi atau nombor binaan, seni bina atau jenis, bilangan parameter dan ciri khusus lain. Sebagai contoh, nama Llama 2 70B-chat memberitahu kita bahawa model daripada Meta (Llama) ini ialah model bahasa yang besar dengan 70 bilion parameter (70B) dan direka khusus untuk tujuan perbualan (-chat).

Pada dasarnya, nama model AI berfungsi sebagai singkatan untuk sifat utamanya, membolehkan penyelidik dan pengguna teknikal memahami dengan cepat sifat dan tujuannya — tetapi kebanyakannya terdengar seperti jargon kepada bukan pakar.

Pertimbangkan situasi di mana pengguna ingin memilih antara model terkini untuk tugas tertentu. Mereka berdepan dengan pilihan seperti "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental", "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B", "Phi-3 Medium 14B" dan "GPT-4o". Tanpa mendalami spesifikasi teknikal, membezakan antara model ini menjadi satu tugas yang sukar.

Satu siri nama model, setiap satu lebih mengelirukan daripada yang terakhir, menekankan keperluan untuk perubahan asas dalam cara kami melabel dan mewakili model AI. Nama model AI yang ideal mestilah representasi yang ringkas, jelas dan tidak dapat dilupakan bagi tujuan dan keupayaannya.

Bayangkan jika kereta dinamakan mengikut spesifikasi enjin dan jenis penggantungan dan bukannya nama ringkas dan menggugah seperti "Mustang" atau "Civic." Konvensyen penamaan semasa untuk model AI sering mengutamakan spesifikasi teknikal berbanding kemesraan pengguna. Dan walaupun beberapa terminologi adalah penting kepada penyelidik, ia sebahagian besarnya tidak bermakna kepada pengguna biasa.

Industri perlu menggunakan pendekatan yang lebih mengutamakan pengguna terhadap istilah. Nama yang ringkas, intuitif dan deskriptif boleh meningkatkan pengalaman pengguna dengan ketara.

Cara yang lebih mudah untuk meneroka kemungkinan

Selain daripada nama yang mengelirukan, mengetahui perkara yang sebenarnya boleh dilakukan oleh model AI tertentu adalah satu lagi halangan besar. Lazimnya, keupayaan terkubur jauh dalam dokumentasi teknikal. Ia digabungkan dengan kepelbagaian semata-mata dan fungsi khusus model AI. Nama mudah mungkin tidak menyampaikan spektrum penuh keupayaan model AI.

Nasib baik, alatan AI yang memanfaatkan model ini menambah penerangan kecil untuk menentukan kes penggunaan atau keupayaannya — contohnya, Google menentukan bahawa model Gemini 2.0 Flash Thinking menggunakan penaakulan lanjutan manakala 2.0 Pro adalah yang terbaik untuk tugas yang kompleks. Ini tidak sesuai, tetapi ada sedikit bantuan.

Daripada bergantung pada istilah teknikal, nama model harus mencerminkan fungsi atau keupayaan utamanya. Jika singkatan diperlukan, ia harus dipilih dengan teliti untuk memastikan ia mudah diingat dan mudah disebut. Selain itu, nombor versi yang jelas dan ringkas harus digunakan untuk menunjukkan kemas kini dan penambahbaikan.

Tambahan pula, model AI boleh dikelaskan mengikut nama yang menyampaikan fungsi utama atau ciri uniknya, seperti "Bot Perbualan", "Ringkasan Teks", atau "Pengecam Imej". Kejelasan sedemikian akan menghilangkan misteri teknologi AI. Pendekatan ini menyelaraskan proses penemuan, membolehkan anda mengenal pasti model dan alatan AI yang paling sesuai dengan pantas untuk tugas anda tanpa perlu menapis nama dan perihalan yang mengelirukan.

Walau bagaimanapun, kebanyakan model bahasa adalah pelbagai aspek dan boleh melaksanakan lebih daripada satu tugasan. Jadi pendekatan ini mungkin tidak sesuai untuk model bahasa lanjutan yang besar.

Keadaan semasa penamaan model AI boleh mengelirukan. Beralih kepada tatanama yang lebih mudah dan kaedah penemuan yang dipertingkatkan boleh meningkatkan pengalaman pengguna dengan ketara dan menjadikan teknologi canggih lebih mudah diakses oleh semua orang. Sehingga itu, kekal termaklum, memanfaatkan sumber komuniti dan bereksperimen dengan model berbeza yang boleh membantu pengguna menavigasi dunia AI yang kompleks.