Названия моделей ИИ сложны: вот как их упростить!

Мы наблюдаем взрывной рост моделей ИИ. Но возникает проблема: названия этих моделей становятся все более сложными, представляя собой лабиринт аббревиатур и технических терминов, которые сбивают с толку даже энтузиастов-пользователей ИИ.

• Модель искусственного интеллекта DeepMind может научиться создавать видео, просто просматривая клипы на YouTube

Нам нужны более простые названия для моделей ИИ

Хотя каждая новая модель ИИ может быть инновационной, их сложные названия представляют собой серьезное препятствие для пользователей, пытающихся понять и дифференцировать модели. Эта сложность не только затрудняет доступность для обычного пользователя, но и создает значительные препятствия для понимания и использования всего потенциала этих мощных инструментов.

Например, когда китайский технологический гигант Alibaba запустил модель Qwen2.5-Coder-32B, кто на самом деле понимал, на что она способна? Чтобы узнать это, придется разобраться в терминологии.

Хотя компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, часто выбирают креативные названия для своих продуктов, например, Gemini, Mistral или Llama, окончательное название модели включает в себя определенные технические атрибуты, такие как номер версии или сборки, архитектура или тип, количество параметров и другие особые характеристики. Например, название Llama 2 70B-chat говорит нам о том, что эта модель от Meta (Llama) представляет собой большую языковую модель с 70 миллиардами параметров (70B) и специально разработана для разговорных целей (-chat).

По сути, название модели ИИ служит кратким обозначением ее основных свойств, позволяя исследователям и техническим пользователям быстро понять ее природу и назначение, но для неспециалистов оно по большей части звучит как жаргон.

Рассмотрим ситуацию, когда пользователь хочет выбрать между новейшими моделями для определенной задачи. Им были предложены такие варианты, как «Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental», «DeepSeek R1 Distill Qwen 14B», «Phi-3 Medium 14B» и «GPT-4o». Не вдаваясь в технические характеристики, различить эти модели становится непростой задачей.

Ряд названий моделей, каждое из которых более запутанно, чем предыдущее, подчеркивает необходимость фундаментальных изменений в том, как мы маркируем и представляем модели ИИ. Идеальное название модели ИИ должно быть простым, понятным и запоминающимся представлением ее назначения и возможностей.

Представьте себе, если бы автомобили называли по характеристикам двигателя и типам подвески, а не по простым, вызывающим названиям, таким как «Mustang» или «Civic». В современных соглашениях об именовании моделей ИИ технические характеристики часто ставятся выше удобства использования. И хотя часть терминологии важна для исследователей, для обычного пользователя она по большей части бессмысленна.

Отрасли необходимо принять более ориентированный на пользователя подход к терминологии. Простые, интуитивно понятные и описательные названия могут значительно улучшить пользовательский опыт.

Более простой способ изучить возможности

Помимо запутанных названий, еще одной большой проблемой является определение того, что на самом деле может делать конкретная модель ИИ. Обычно возможности скрыты глубоко в технической документации. Его объединяет огромное разнообразие и специализированные функции моделей ИИ. Простое название может не отражать весь спектр возможностей модели ИИ.

К счастью, инструменты ИИ, использующие эти модели, добавляют небольшое описание, чтобы указать их вариант использования или возможности — например, Google указывает, что модель Gemini 2.0 Flash Thinking использует расширенные рассуждения, а 2.0 Pro лучше всего подходит для сложных задач. Это не идеально, но некоторая помощь есть.

Вместо того чтобы полагаться на технические термины, названия моделей должны отражать их основную функцию или возможность. Если необходимы сокращения, их следует выбирать тщательно, чтобы их было легко запомнить и произнести. Кроме того, для обозначения обновлений и улучшений следует использовать четкие и краткие номера версий.

Кроме того, модели ИИ можно классифицировать по названиям, которые передают их основную функцию или уникальную особенность, например, «Разговорный бот», «Обобщитель текста» или «Распознаватель изображений». Такая ясность развеяла бы мифы о технологии искусственного интеллекта. Такой подход оптимизирует процесс поиска, позволяя быстро находить наиболее подходящие модели и инструменты ИИ для ваших задач, не разбираясь в дебрях запутанных названий и описаний.

Однако большинство языковых моделей многогранны и могут выполнять более одной задачи. Поэтому этот подход может быть не идеальным для больших продвинутых языковых моделей .

Текущее состояние наименований моделей ИИ может сбивать с толку. Переход к более простой номенклатуре и усовершенствованным методам обнаружения может значительно улучшить пользовательский опыт и сделать передовые технологии более доступными для всех. До тех пор оставайтесь в курсе событий, пользуйтесь ресурсами сообщества и экспериментируйте с различными моделями, которые могут помочь пользователям ориентироваться в сложном мире ИИ.