ما شاهد انفجار مدل های هوش مصنوعی هستیم. با این حال ، یک مشکل رو به رشد در حال ظهور است: نام این مدل ها به طور فزاینده ای پیچیده می شوند ، یک هزارتوی مخفف و اصطلاحات فنی که باعث می شود حتی کاربران هوش مصنوعی مشتاق سر خود را خراش دهند.
پیوندهای سریع
- ما برای مدل های AI به نامگذاری ساده تری نیاز داریم
- راهی آسان تر برای کشف قابلیت ها
ما شاهد انفجار مدل های هوش مصنوعی هستیم. با این حال ، یک مشکل رو به رشد در حال ظهور است: نام این مدل ها به طور فزاینده ای پیچیده می شوند ، یک هزارتوی مخفف و اصطلاحات فنی که باعث می شود حتی کاربران هوش مصنوعی مشتاق سر خود را خراش دهند.
ما برای مدل های AI به نامگذاری ساده تری نیاز داریم
به همان اندازه که ممکن است هر مدل جدید هوش مصنوعی نوآورانه باشد ، نام های پیچیده آنها یک مانع جدی برای کاربران است که سعی در درک و تمایز بین مدل ها دارند. این پیچیدگی نه تنها مانع از دسترسی به کاربر متوسط می شود بلکه مانع قابل توجهی برای درک و استفاده از پتانسیل کامل این ابزارهای قدرتمند ایجاد می کند.
به عنوان مثال ، هنگامی که غول فناوری چینی Alibaba مدل QWEN2.5-Coder-32B خود را راه اندازی کرد ، چه کسی واقعاً فهمید که چه کاری می تواند انجام دهد؟ شما مجبور بودید از طریق ژارگون حفر کنید تا دریابید.
در حالی که شرکت های هوش مصنوعی اغلب در مورد نام محصول خلاق مانند Gemini ، Mistral یا Llama تصمیم می گیرند ، نام نهایی یک مدل دارای ویژگی های فنی خاصی مانند نسخه یا شماره تکرار ، معماری یا نوع ، تعداد پارامتر و سایر خصوصیات خاص است. به عنوان مثال ، نام Llama 2 70B-Chat به ما می گوید که این مدل توسط متا (LLAMA) یک مدل زبان بزرگ با 70 میلیارد پارامتر (70B) است و به طور خاص برای اهداف مکالمه (-CHAT) طراحی شده است.
در اصل ، نام یک مدل هوش مصنوعی به عنوان یک کوتاه برای ویژگی های اصلی خود عمل می کند ، و به محققان و کاربران فنی این امکان را می دهد تا ماهیت و هدف خود را به سرعت درک کنند – اما عمدتاً به عنوان لایحه گوبلی است.
سناریویی را که کاربر می خواهد بین آخرین مدل ها برای یک کار خاص انتخاب کند ، در نظر بگیرید. آنها با گزینه هایی مانند “Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental” ، “Deepseek R1 Distill Qwen 14b” ، “Phi-3 Medium 14B” و “GPT-4O” روبرو هستند. بدون غواصی در عمق مشخصات فنی ، تمایز بین این مدل ها به یک کار دلهره آور تبدیل می شود.
یک آبشار از نام های مدل ، هر کدام رمزنگاری تر از گذشته ، نیاز به تغییر اساسی در نحوه برچسب زدن و ارائه مدلهای هوش مصنوعی را تأکید می کند. یک نام مدل AI باید در حالت ایده آل یک نمایش ساده ، واضح و به یاد ماندنی از هدف و توانایی های آن باشد.
تصور کنید که آیا اتومبیل ها مطابق با مشخصات موتور و انواع تعلیق خود به جای نام های ساده و تحریک آمیز مانند “Mustang” یا “Civic” نامگذاری شده اند. کنوانسیون های نامگذاری فعلی برای مدل های هوش مصنوعی اغلب مشخصات فنی را بر روی دوست داشتنی کاربر می کند. و در حالی که برخی از اصطلاحات برای محققان ضروری است ، اما تا حد زیادی برای کاربر متوسط بی معنی است.
این صنعت باید رویکرد کاربر محور تری برای نامگذاری اتخاذ کند. نامهای ساده ، بصری و توصیفی می توانند تجربه کاربر را تا حد زیادی افزایش دهند.
راهی آسان تر برای کشف قابلیت ها
فراتر از نامهای گیج کننده ، کشف اینکه یک مدل خاص AI در واقع چه کاری می تواند انجام دهد ، یک مانع اصلی دیگر است. غالباً ، قابلیت ها در اعماق مستندات فنی دفن می شوند. این توسط تنوع و عملکردهای تخصصی مدل های AI ترکیب شده است. یک نام ساده به تنهایی ممکن است طیف کاملی از قابلیت های مدل AI را منتقل نکند.
خوشبختانه ، ابزارهای هوش مصنوعی که از این مدل ها استفاده می کنند ، توضیحات کوچکی را برای مشخص کردن مورد استفاده یا قابلیت آنها اضافه می کنند – به عنوان مثال ، Google ، مشخص می کند که مدل فلش Gemini 2.0 از استدلال پیشرفته استفاده می کند در حالی که 2.0 Pro برای کارهای پیچیده بهترین است. ایده آل نیست ، اما کمکی وجود دارد.
به جای تکیه بر اصطلاحات فنی ، نام مدل باید عملکرد یا قابلیت های اصلی آنها را منعکس کند. در صورت لزوم کلمات ، آنها باید با دقت انتخاب شوند تا اطمینان حاصل شود که به راحتی می توان آنها را به یاد آورد و تلفظ کرد. علاوه بر این ، برای نشان دادن به روزرسانی ها و پیشرفت ها باید از شماره های نسخه شفاف و مختصر استفاده شود.
علاوه بر این ، مدل های هوش مصنوعی می توانند با نامهایی طبقه بندی شوند که عملکرد اصلی آنها یا ویژگی منحصر به فرد خود را منتقل می کنند ، مانند “ربات مکالمه” ، “خلاصه متن” یا “تشخیص تصویر”. چنین وضوح فناوری هوش مصنوعی را تغییر می دهد. این رویکرد روند کشف را ساده تر می کند و شما را قادر می سازد تا به سرعت مناسب ترین مدل ها و ابزارهای هوش مصنوعی را برای وظایف خود شناسایی کنید بدون اینکه از طریق هزارتوی نام ها و توضیحات رمزنگاری کنید.
به گفته این ، اکثر مدل های زبان از قابلیت های متنوعی برخوردار هستند و می توانند خیلی بیشتر از یک کار واحد انجام دهند. بنابراین ، این رویکرد ممکن است برای مدلهای پیشرفته زبان بزرگ ایده آل نباشد.
شما می توانید به سرعت با استفاده از ابزارهای مختلف هوش مصنوعی یک گردش کار تولیدی ایجاد کنید.
وضعیت فعلی نام مدل AI می تواند گیج کننده باشد. تغییر به سمت نامگذاری ساده تر و روشهای کشف بهبود یافته می تواند تجربه کاربر را تا حد زیادی افزایش داده و فناوری پیشرفته را برای همه در دسترس تر کند. تا آن زمان ، ماندن آگاه بودن ، استفاده از منابع جامعه و آزمایش با مدل های مختلف می تواند به کاربران کمک کند تا در دنیای پیچیده هوش مصنوعی حرکت کنند.