أسماء نماذج الذكاء الاصطناع

نحن نشهد انفجار نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، هناك مشكلة متزايدة في الظهور: أصبحت أسماء هذه النماذج معقدة بشكل متزايد ، وهي متاهة من الاختصارات والمصطلحات الفنية التي تترك حتى مستخدمي الذكاء الاصطناعى المتحمسين يخدشون رؤوسهم.

نحن بحاجة إلى تسمية أبسط لنماذج الذكاء الاصطناعى

على الرغم من أن كل نموذج جديد من الذكاء الاصطناعي ، فإن أسمائهم المعقدة تشكل عائقًا خطيرًا للمستخدمين الذين يحاولون فهمه والتفريق بين النماذج. لا يعيق هذا التعقيد إمكانية الوصول إلى المستخدم العادي فحسب ، بل يخلق أيضًا حاجزًا كبيرًا لفهم واستخدام الإمكانات الكاملة لهذه الأدوات القوية.

على سبيل المثال ، عندما أطلقت عملاق التكنولوجيا الصينية Alibaba نموذج QWEN2.5-CODER-32B ، الذي فهم حقًا ما يمكن أن يفعله؟ كان عليك الحفر عبر المصطلحات لمعرفة ذلك.

بينما تقرر شركات الذكاء الاصطناعى في كثير من الأحيان اسم المنتج الإبداعي ، مثل Gemini أو Mistral أو Llama ، فإن الاسم النهائي للنموذج يتضمن سمات تقنية معينة ، مثل الإصدار أو رقم التكرار ، والهندسة المعمارية أو النوع ، وعدد المعلمات ، وغيرها من الخصائص المحددة. على سبيل المثال ، الاسم Llama 2 70B-Chat يخبرنا أن هذا النموذج بواسطة META (LLAMA) هو نموذج لغة كبير يحتوي على 70 مليار معلمة (70B) وهو مصمم خصيصًا لأغراض المحادثة (-CHAT).

في جوهرها ، يعد اسم نموذج الذكاء الاصطناعى بمثابة اختصار لسماته الرئيسية ، مما يسمح للباحثين والمستخدمين التقنيين بفهم طبيعته وهدفه بسرعة – لكن في الغالب هو Gobbledygook إلى الشخص العادي.

ضع في اعتبارك السيناريو الذي يريد المستخدم الاختيار بين أحدث النماذج لمهمة محددة. يواجهون خيارات مثل “Gemini 2.0 Flash Thinking Experimal” و “Deepseek R1 Distill Qwen 14B” و “PHI-3 Medium 14b” و “GPT-4O”. دون الغوص بعمق في المواصفات الفنية ، يصبح التمييز بين هذه النماذج مهمة شاقة.

يؤكد سلسلة من أسماء النماذج ، كل منها أكثر خبراء من الأخير ، على الحاجة إلى تحول أساسي في كيفية تسمية نماذج الذكاء الاصطناعي ونقدمها. يجب أن يكون اسم نموذج الذكاء الاصطناعي تمثيلًا بسيطًا وواضحًا ولا يُنسى لغرضه وقدراته.

تخيل لو تم تسمية السيارات وفقًا لمواصفات المحرك وأنواع التعليق بدلاً من الأسماء البسيطة والمثيرة مثل “موستانج” أو “Civic”. غالبًا ما تعطي اتفاقيات التسمية الحالية لنماذج الذكاء الاصطناعي المواصفات الفنية على سهولة الاستخدام. وعلى الرغم من أن بعض المصطلحات ضرورية للباحثين ، إلا أنها لا معنى لها إلى حد كبير للمستخدم العادي.

تحتاج الصناعة إلى تبني نهج أكثر تركز على المستخدم للتسمية. يمكن لأسماء مبسطة وبديهية وصفية أن تعزز تجربة المستخدم بشكل كبير.

طريقة أسهل لاكتشاف القدرات

إلى جانب الأسماء المربكة ، فإن اكتشاف ما يمكن أن يفعله نموذج الذكاء الاصطناعي المحدد بالفعل هو عقبة رئيسية أخرى. في كثير من الأحيان ، يتم دفن القدرات بعمق في الوثائق الفنية. يتضاعف من قبل تنوع نماذج الذكاء الاصطناعي والوظائف المتخصصة. قد لا ينقل اسم بسيط وحده الطيف الكامل لقدرات نموذج الذكاء الاصطناعي.

لحسن الحظ ، تضيف أدوات الذكاء الاصطناعى التي تستفيد من هذه النماذج وصفًا صغيرًا لتحديد حالة الاستخدام أو قدرتها – على سبيل المثال ، تحدد ذلك Gemini 2.0 تفكير فلاش يستخدم النموذج التفكير المتقدم أثناء 2.0 Pro هو الأفضل للمهام المعقدة. إنها ليست مثالية ، ولكن هناك بعض المساعدة.

بدلاً من الاعتماد على المصطلحات الفنية ، يجب أن تعكس أسماء النماذج وظيفتها أو قدراتها الأساسية. إذا كانت الاختصارات ضرورية ، فيجب اختيارها بعناية لضمان سهلة تذكرها ونطقها. بالإضافة إلى ذلك ، يجب استخدام أرقام الإصدار الواضحة والموجزة للإشارة إلى التحديثات والتحسينات.

علاوة على ذلك ، يمكن تصنيف نماذج الذكاء الاصطناعى بأسماء تنقل وظيفتها الأساسية أو الميزة الفريدة ، مثل “BOT المحادثة” أو “Sufferizer” أو “التعرف على الصور”. مثل هذا الوضوح من شأنه إزالة الغموض من تقنية الذكاء الاصطناعي. سيؤدي هذا النهج إلى تبسيط عملية الاكتشاف ، مما يمكّنك من تحديد نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعى الأكثر ملاءمة لمهامك دون غربلة من خلال متاهة من الأسماء والأوصاف المشفرة.

ومع ذلك ، فإن معظم نماذج اللغة لها قدرات متنوعة ويمكنها القيام بأكثر من مهمة واحدة. لذلك ، قد لا يكون هذا النهج مثاليًا لنماذج اللغة الكبيرة المتقدمة.

متعلق ب

كيف أستخدم أدوات AI المختلفة معًا (وكيف يمكنك أيضًا)

يمكنك بناء سير عمل مثمر باستخدام أدوات مختلفة من الذكاء الاصطناعي.

دعامات

يمكن أن تكون الحالة الحالية لأسماء نماذج الذكاء الاصطناعي محيرًا. إن التحول نحو التسمية الأكثر بساطة وطرق الاكتشاف المحسّنة يمكن أن يعزز تجربة المستخدم بشكل كبير وجعل التكنولوجيا المتطورة في متناول الجميع. حتى ذلك الحين ، يمكن أن يساعد البقاء على اطلاع ، والاستفادة من موارد المجتمع ، وتجربة نماذج مختلفة للمستخدمين على التنقل في العالم المعقد من الذكاء الاصطناعي.