Nazwy modeli AI są skomplikowane. Oto jak je uprościć!

Jesteśmy świadkami eksplozji modeli sztucznej inteligencji. Pojawia się jednak pewien problem: nazwy tych modeli stają się coraz bardziej skomplikowane – stanowią plątaninę skrótów i terminów technicznych, która wprowadza w zakłopotanie nawet entuzjastów sztucznej inteligencji.

• Model sztucznej inteligencji DeepMind może nauczyć się tworzyć filmy, po prostu oglądając klipy z YouTube’a

Potrzebujemy prostszych nazw dla modeli AI

Choć każdy nowy model sztucznej inteligencji może być innowacyjny, ich skomplikowane nazwy stanowią poważną barierę dla użytkowników próbujących zrozumieć i odróżnić te modele. Ta złożoność nie tylko utrudnia dostęp do nich przeciętnemu użytkownikowi, ale również tworzy poważne bariery utrudniające zrozumienie i wykorzystanie pełnego potencjału tych potężnych narzędzi.

Na przykład, gdy chiński gigant technologiczny Alibaba wypuścił model Qwen2.5-Coder-32B, kto tak naprawdę zdawał sobie sprawę, co on potrafi? Aby się tego dowiedzieć, trzeba zgłębić terminologię.

Chociaż firmy zajmujące się sztuczną inteligencją często decydują się na kreatywne nazwy swoich produktów, takie jak Gemini, Mistral czy Llama, ostateczna nazwa modelu uwzględnia pewne atrybuty techniczne, takie jak numer wersji lub kompilacji, architekturę lub typ, liczbę parametrów i inne specyficzne cechy. Na przykład nazwa Llama 2 70B-chat mówi nam, że ten model z Meta (Llama) to duży model językowy z 70 miliardami parametrów (70B) i został specjalnie zaprojektowany do celów konwersacyjnych (-chat).

W istocie nazwa modelu AI stanowi skrót określający jego najważniejsze właściwości, dzięki czemu badacze i użytkownicy techniczni mogą szybko zrozumieć jego naturę i cel — ale dla osób niebędących specjalistami brzmi to jak żargon.

Rozważmy sytuację, w której użytkownik chce dokonać wyboru pomiędzy najnowszymi modelami do wykonania określonego zadania. Mieli do wyboru takie opcje, jak „Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental”, „DeepSeek R1 Distill Qwen 14B”, „Phi-3 Medium 14B” i „GPT-4o”. Bez zagłębiania się w specyfikacje techniczne, rozróżnienie tych modeli staje się trudnym zadaniem.

Seria nazw modeli, z których każda jest bardziej myląca od poprzedniej, podkreśla potrzebę zasadniczych zmian w sposobie etykietowania i przedstawiania modeli sztucznej inteligencji. Nazwa idealnego modelu sztucznej inteligencji powinna być prosta, jasna i łatwa do zapamiętania, odzwierciedlać jego cel i możliwości.

Wyobraź sobie, że samochody otrzymywałyby nazwy pochodzące od specyfikacji silnika i typu zawieszenia, a nie proste, sugestywne nazwy, takie jak „Mustang” czy „Civic”. Obecnie stosowane konwencje nazewnictwa modeli sztucznej inteligencji często stawiają specyfikacje techniczne ponad łatwość obsługi. Choć część terminologii jest istotna dla badaczy, dla przeciętnego użytkownika jest ona w dużej mierze bezsensowna.

Branża musi przyjąć bardziej zorientowane na użytkownika podejście do terminologii. Proste, intuicyjne i opisowe nazwy mogą znacznie poprawić komfort użytkowania.

Łatwiejszy sposób na eksplorację możliwości

Oprócz mylących nazw, kolejną poważną przeszkodą jest odkrycie, co tak naprawdę potrafi konkretny model sztucznej inteligencji. Zazwyczaj informacje o możliwościach są ukryte głęboko w dokumentacji technicznej. Łączy je ogromna różnorodność i wyspecjalizowane funkcje modeli AI. Prosta nazwa nie zawsze odzwierciedla pełen zakres możliwości modelu sztucznej inteligencji.

Na szczęście narzędzia AI wykorzystujące te modele dodają krótki opis, aby określić ich przypadek użycia lub możliwości — na przykład Google określa, że ​​model Gemini 2.0 Flash Thinking wykorzystuje zaawansowane rozumowanie, natomiast model 2.0 Pro najlepiej sprawdza się w przypadku złożonych zadań. Nie jest to rozwiązanie idealne, ale istnieje pewne rozwiązanie.

Zamiast polegać na terminologii technicznej, nazwy modeli powinny odzwierciedlać ich główną funkcję lub możliwości. Jeśli konieczne jest stosowanie skrótów, należy je dobrać ostrożnie, aby były łatwe do zapamiętania i wymówienia. Ponadto należy używać jasnych i zwięzłych numerów wersji w celu oznaczenia aktualizacji i udoskonaleń.

Ponadto modele AI można klasyfikować według nazw, które odzwierciedlają ich główną funkcję lub unikalną cechę, na przykład „Bot konwersacyjny”, „Podsumowujący tekst” lub „Rozpoznający obrazy”. Taka przejrzystość zdemistyfikowałaby technologię sztucznej inteligencji. Takie podejście usprawnia proces wyszukiwania, umożliwiając szybką identyfikację najodpowiedniejszych modeli i narzędzi AI do realizacji konkretnych zadań, bez konieczności przekopywania się przez labirynt mylących nazw i opisów.

Jednakże większość modeli językowych jest wieloaspektowa i może realizować więcej niż jedno zadanie. Dlatego podejście to może nie być idealne w przypadku dużych, zaawansowanych modeli językowych .

Obecny stan nazewnictwa modeli sztucznej inteligencji może być mylący. Przejście na prostszą nomenklaturę i udoskonalone metody wyszukiwania może znacznie poprawić komfort użytkowania i sprawić, że najnowocześniejsza technologia stanie się bardziej dostępna dla każdego. Do tego czasu bądź na bieżąco, korzystaj z zasobów społeczności i eksperymentuj z różnymi modelami, które mogą pomóc użytkownikom poruszać się w skomplikowanym świecie sztucznej inteligencji.