Быстрые ссылки
- Нам нужна более простая номенклатура для моделей ИИ
- Более простой способ обнаружить возможности
Мы наблюдаем взрыв моделей ИИ. Однако возникает растущая проблема: названия этих моделей становятся все более запутанными, лабиринтом аббревиатур и технического жаргона, который заставляет даже энтузиастов-пользователей ИИ чесать затылки.
Нам нужна более простая номенклатура для моделей ИИ
Насколько бы инновационной ни была каждая новая модель ИИ, их запутанные названия являются серьезным препятствием для пользователей, пытающихся понять и различать модели. Эта сложность не только затрудняет доступ для обычного пользователя, но и создает значительный барьер для понимания и использования всего потенциала этих мощных инструментов.
Например, когда китайский технологический гигант Alibaba запустил свою модель Qwen2.5-Coder-32B, кто действительно понимал, на что она способна? Вам пришлось копаться в жаргоне, чтобы узнать.
В то время как компании, занимающиеся ИИ, часто выбирают креативное название продукта, например Gemini, Mistral или Llama, окончательное название модели включает в себя определенные технические атрибуты, такие как номер версии или итерации, архитектура или тип, количество параметров и другие конкретные характеристики. Например, имя Лама 2 70B-чат сообщает нам, что эта модель 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 атрибутов, позволяя исследователям и техническим пользователям быстро понять ее природу и назначение, но для неспециалиста оно по большей части представляет собой бессмысленную абракадабру.
Рассмотрим сценарий, когда пользователь хочет выбрать между новейшими моделями для определенной задачи. Он сталкивается с такими вариантами, как «Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental», «DeepSeek R1 Distill Qwen 14B», «Phi-3 Medium 14B» и «GPT-4o». Без глубокого погружения в технические характеристики, различение этих моделей становится сложной задачей.
Каскад названий моделей, каждое из которых более загадочно, чем предыдущее, подчеркивает необходимость фундаментального сдвига в том, как мы маркируем и представляем модели ИИ. В идеале название модели ИИ должно быть простым, понятным и запоминающимся представлением ее цели и возможностей.
Представьте, если бы автомобили назывались в соответствии с техническими характеристиками двигателя и типами подвески, а не простыми, вызывающими названиями, такими как «Mustang» или «Civic». Текущие соглашения об именах для моделей ИИ часто отдают приоритет техническим характеристикам, а не удобству использования. И хотя некоторые термины важны для исследователей, для обычного пользователя они в значительной степени бессмысленны.
Отрасли необходимо принять более ориентированный на пользователя подход к номенклатуре. Упрощенные, интуитивно понятные и описательные названия могут значительно улучшить пользовательский опыт.
Более простой способ обнаружить возможности
Помимо запутанных названий, еще одним серьезным препятствием является обнаружение того, что на самом деле может делать конкретная модель ИИ. Часто возможности зарыты глубоко в технической документации. Это усугубляется явным разнообразием и специализированными функциями моделей ИИ. Простое название само по себе может не передать весь спектр возможностей модели ИИ.
К счастью, инструменты ИИ, которые используют эти модели, добавляют небольшое описание, чтобы указать вариант использования или их возможности — например, Google указывает, что Близнецы 2.0 Мгновенное мышление модель использует передовые рассуждения, в то время как 2.0 Pro лучше всего подходит для сложных задач. Это не идеально, но есть некоторая помощь.
Вместо того, чтобы полагаться на технические термины, названия моделей должны отражать их основную функцию или возможности. Если необходимы аббревиатуры, их следует выбирать тщательно, чтобы их было легко запомнить и произнести. Кроме того, для указания обновлений и улучшений следует использовать четкие и лаконичные номера версий.
Более того, модели ИИ можно было бы классифицировать с помощью названий, которые передают их основную функцию или уникальную особенность, например, «Беседный бот», «Суммаризатор текста» или «Распознаватель изображений». Такая ясность развеет мифы о технологии ИИ. Такой подход упростит процесс обнаружения, позволяя вам быстро определять наиболее подходящие модели и инструменты ИИ для ваших задач, не продираясь через лабиринт загадочных названий и описаний.
Тем не менее, большинство языковых моделей обладают разнообразными возможностями и могут выполнять гораздо больше, чем одну задачу. Поэтому этот подход может быть не идеальным для продвинутых больших языковых моделей.
Похожие страницы:
Как я использую разные инструменты ИИ вместе (и как вы можете сделать то же самое)
Вы можете быстро выстроить продуктивный рабочий процесс, используя различные инструменты ИИ.
Блог
Текущее состояние названий моделей ИИ может сбивать с толку. Переход к более простой номенклатуре и улучшенным методам обнаружения может значительно улучшить пользовательский опыт и сделать передовые технологии более доступными для всех. До тех пор, оставаясь в курсе событий, используя ресурсы сообщества и экспериментируя с различными моделями, пользователи могут ориентироваться в сложном мире ИИ.
