ชื่อโมเดล AI มีความซับซ้อน: นี่คือวิธีทำให้เรียบง่ายขึ้น!

เรากำลังเห็นการระเบิดของโมเดล AI แต่ปัญหากำลังเกิดขึ้น: ชื่อของโมเดลเหล่านี้มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เต็มไปด้วยคำย่อและคำศัพท์ทางเทคนิคที่สร้างความสับสนให้กับแม้แต่ผู้ใช้ AI ที่เป็นผู้ที่ชื่นชอบ

• โมเดล AI ของ DeepMind สามารถเรียนรู้การสร้างวิดีโอได้เพียงแค่ดูคลิป YouTube

เราต้องการชื่อที่เรียบง่ายกว่านี้สำหรับโมเดล AI

แม้ว่าโมเดล AI ใหม่แต่ละโมเดลอาจสร้างสรรค์ได้ แต่ชื่อที่ซับซ้อนถือเป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถทำความเข้าใจและแยกแยะโมเดลต่างๆ ออกจากกันได้ ความซับซ้อนนี้ไม่เพียงแต่ขัดขวางการเข้าถึงสำหรับผู้ใช้โดยทั่วไปเท่านั้น แต่ยังสร้างอุปสรรคสำคัญต่อการทำความเข้าใจและใช้งานศักยภาพทั้งหมดของเครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้อีกด้วย

ตัวอย่างเช่น เมื่อยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของจีนอย่าง Alibaba เปิดตัวโมเดล Qwen2.5-Coder-32B มีใครบ้างที่เข้าใจจริงๆ ว่ามันทำอะไรได้บ้าง คุณต้องขุดคุ้ยคำศัพท์เพื่อหาคำตอบ

ในขณะที่บริษัท AI มักจะตัดสินใจเลือกชื่อผลิตภัณฑ์ที่สร้างสรรค์ เช่น Gemini, Mistral หรือ Llama แต่ชื่อสุดท้ายของโมเดลจะรวมเอาคุณลักษณะทางเทคนิคบางอย่างไว้ เช่น เวอร์ชันหรือหมายเลขรุ่น สถาปัตยกรรมหรือประเภท จำนวนพารามิเตอร์ และคุณลักษณะเฉพาะอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ชื่อ Llama 2 70B-chat บอกเราว่าโมเดลนี้จาก Meta (Llama) นั้นเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์ 70 พันล้านตัว (70B) และได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อวัตถุประสงค์ในการสนทนา (-chat)

โดยพื้นฐานแล้ว ชื่อของโมเดล AI ทำหน้าที่เป็นตัวย่อสำหรับคุณสมบัติหลัก ช่วยให้ผู้วิจัยและผู้ใช้ทางเทคนิคเข้าใจลักษณะและวัตถุประสงค์ของโมเดลได้อย่างรวดเร็ว แต่ส่วนใหญ่แล้วฟังดูเหมือนศัพท์เฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ

พิจารณาสถานการณ์ที่ผู้ใช้ต้องการเลือกระหว่างรุ่นล่าสุดสำหรับงานเฉพาะอย่างหนึ่ง พวกเขาต้องเผชิญกับตัวเลือกต่างๆ เช่น "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental", "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B", "Phi-3 Medium 14B" และ "GPT-4o" หากไม่เจาะลึกถึงรายละเอียดทางเทคนิค การแยกแยะความแตกต่างระหว่างรุ่นต่างๆ เหล่านี้ก็กลายเป็นงานที่ยาก

ชื่อโมเดลชุดหนึ่งซึ่งแต่ละชื่อสร้างความสับสนมากขึ้น เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่เราติดฉลากและแสดงโมเดล AI ชื่อโมเดล AI ที่เหมาะสมควรแสดงถึงจุดประสงค์และความสามารถของโมเดลนั้นอย่างเรียบง่าย ชัดเจน และน่าจดจำ

ลองนึกภาพว่ารถยนต์ได้รับการตั้งชื่อตามคุณลักษณะของเครื่องยนต์และประเภทของช่วงล่าง แทนที่จะเป็นชื่อที่เรียบง่ายและชวนดึงดูดใจอย่างเช่น "มัสแตง" หรือ "ซีวิค" หลักเกณฑ์การตั้งชื่อปัจจุ���ันสำหรับโมเดล AI มักให้ความสำคัญกับข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคมากกว่าความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ แม้ว่าคำศัพท์บางคำมีความจำเป็นสำหรับนักวิจัย แต่ก็ไม่มีความหมายสำหรับผู้ใช้ทั่วไปมากนัก

อุตสาหกรรมจำเป็นต้องใช้แนวทางที่เน้นผู้ใช้มากขึ้นในการใช้คำศัพท์ ชื่อที่เรียบง่าย ใช้สัญชาตญาณ และอธิบายได้ดีสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้งานให้ดีขึ้นได้อย่างมาก

วิธีที่ง่ายกว่าในการสำรวจความเป็นไปได้

นอกเหนือจากชื่อที่ทำให้สับสนแล้ว การค้นพบว่าโมเดล AI หนึ่ง ๆ สามารถทำอะไรได้จริง ๆ ถือเป็นอุปสรรคใหญ่ประการหนึ่ง โดยทั่วไป ความสามารถจะถูกฝังลึกอยู่ในเอกสารทางเทคนิค มันผสมผสานความหลากหลายและฟังก์ชันเฉพาะทางของโมเดล AI ชื่อที่เรียบง่ายอาจไม่สามารถแสดงถึงความสามารถทั้งหมดของโมเดล AI ได้

โชคดีที่เครื่องมือ AI ที่ใช้ประโยชน์จากโมเดลเหล่านี้ได้เพิ่มคำอธิบายสั้นๆ เพื่อระบุกรณีการใช้งานหรือความสามารถของโมเดลนั้นๆ ตัวอย่างเช่นGoogleระบุว่าโมเดล Gemini 2.0 Flash Thinking ใช้การใช้เหตุผลขั้นสูงในขณะที่ 2.0 Pro เหมาะที่สุดสำหรับงานที่ซับซ้อน นี่ไม่ใช่เรื่องดี แต่ก็มีวิธีช่วยเหลืออยู่บ้าง

แทนที่จะพึ่งพาคำศัพท์ทางเทคนิค ชื่อรุ่นต่างๆ ควรสะท้อนถึงฟังก์ชันหรือความสามารถหลักของรุ่นนั้นๆ หากจำเป็นต้องใช้คำย่อ ควรเลือกใช้ด้วยความระมัดระวังเพื่อให้จำง่ายและออกเสียงง่าย นอกจากนี้ ควรใช้หมายเลขเวอร์ชันที่ชัดเจนและกระชับเพื่อระบุการอัปเดตและการปรับปรุง

นอกจากนี้ โมเดล AI ยังสามารถจำแนกประเภทได้ตามชื่อที่แสดงถึงฟังก์ชันหลักหรือคุณลักษณะเฉพาะ เช่น “บอทสนทนา” “ตัวสรุปข้อความ” หรือ “ตัวจดจำรูปภาพ” ความชัดเจนดังกล่าวจะช่วยลบล้างความลึกลับของเทคโนโลยี AI แนวทางนี้จะทำให้กระบวนการค้นพบมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้คุณระบุโมเดลและเครื่องมือ AI ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานของคุณได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องค้นหาชื่อและคำอธิบายที่ทำให้สับสนมากมาย

อย่างไรก็ตาม โมเดลภาษาส่วนใหญ่มีหลายแง่มุมและสามารถทำงานมากกว่าหนึ่งงานได้ ดังนั้นแนวทางนี้อาจไม่เหมาะสำหรับโมเดลภาษาขั้นสูง ขนาดใหญ่

สถานะปัจจุบันของการตั้งชื่อโมเดล AI อาจสร้างความสับสนได้ การเปลี่ยนไปใช้การตั้งชื่อที่เรียบง่ายขึ้นและวิธีการค้นพบที่ได้รับการปรับปรุงอาจช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และทำให้เทคโนโลยีล้ำสมัยเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับทุกคน จนกว่าจะถึงตอนนั้น ให้คอยติดตามข้อมูล ใช้ประโยชน์จากทรัพยากรชุมชน และทดลองใช้โมเดลต่างๆ ที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้นำทางในโลก AI ที่ซับซ้อนได้