Home
» Wiki
»
AI-modelnamen zijn ingewikkeld: zo maakt u ze eenvoudiger!
AI-modelnamen zijn ingewikkeld: zo maakt u ze eenvoudiger!
We zijn getuige van een explosie aan AI-modellen. Maar er ontstaat een probleem: de namen van deze modellen worden steeds complexer, een doolhof van afkortingen en technische termen die zelfs enthousiaste AI-gebruikers in verwarring brengen.
We hebben eenvoudigere namen nodig voor AI-modellen
Hoewel elk nieuw AI-model innovatief kan zijn, vormen de ingewikkelde namen een groot obstakel voor gebruikers die de modellen proberen te begrijpen en te onderscheiden. Deze complexiteit belemmert niet alleen de toegankelijkheid voor de gemiddelde gebruiker, maar creëert ook aanzienlijke barrières voor het begrijpen en benutten van het volledige potentieel van deze krachtige tools.
Toen de Chinese techgigant Alibaba bijvoorbeeld het model Qwen2.5-Coder-32B introduceerde, wie begreep toen echt wat dit model kon? Je moet je verdiepen in de terminologie om erachter te komen.
Hoewel AI-bedrijven vaak creatieve productnamen bedenken, zoals Gemini, Mistral of Llama, bevat de uiteindelijke naam van een model bepaalde technische kenmerken, zoals het versie- of buildnummer, de architectuur of het type, het aantal parameters en andere specifieke kenmerken. De naam Llama 2 70B-chat vertelt ons bijvoorbeeld dat dit model van Meta (Llama) een groot taalmodel is met 70 miljard parameters (70B) en specifiek ontworpen is voor conversatiedoeleinden (-chat).
Eigenlijk is de naam van een AI-model een soort afkorting voor de belangrijkste eigenschappen ervan, zodat onderzoekers en technische gebruikers snel de aard en het doel ervan kunnen begrijpen. Voor niet-specialisten klinkt de naam echter vooral als jargon.
Stel je een situatie voor waarin een gebruiker wil kiezen uit de nieuwste modellen voor een specifieke taak. Ze kregen de keuze uit opties zoals "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental", "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B", "Phi-3 Medium 14B" en "GPT-4o". Als u zich niet verdiept in de technische specificaties, wordt het lastig om onderscheid te maken tussen deze modellen.
Een reeks modelnamen, waarvan de ene nog verwarrender is dan de andere, onderstreept de noodzaak van fundamentele veranderingen in de manier waarop we AI-modellen labelen en weergeven. De ideale naam voor een AI-model moet een eenvoudige, duidelijke en gedenkwaardige weergave zijn van het doel en de mogelijkheden ervan.
Stel je voor dat auto's vernoemd zouden worden naar de motor en de ophanging in plaats van naar eenvoudige, suggestieve namen als 'Mustang' of 'Civic'. Huidige naamgevingsconventies voor AI-modellen geven vaak voorrang aan technische specificaties boven gebruiksvriendelijkheid. En hoewel een deel van de terminologie essentieel is voor onderzoekers, is het voor de gemiddelde gebruiker grotendeels betekenisloos.
De sector moet een meer gebruikersgerichte benadering van terminologie hanteren. Eenvoudige, intuïtieve en beschrijvende namen kunnen de gebruikerservaring aanzienlijk verbeteren.
Een eenvoudigere manier om de mogelijkheden te verkennen
AI-modellen in Google Gemini
Naast verwarrende namen is het ontdekken wat een bepaald AI-model daadwerkelijk kan een groot obstakel. Normaal gesproken zijn de mogelijkheden diep verborgen in de technische documentatie. Dit komt door de enorme diversiteit en gespecialiseerde functies van AI-modellen. Een simpele naam dekt niet altijd het volledige spectrum aan mogelijkheden van een AI-model.
In plaats van te vertrouwen op technische termen, zouden modelnamen de primaire functie of mogelijkheden ervan moeten weerspiegelen. Als er afkortingen nodig zijn, moeten deze zorgvuldig worden gekozen, zodat ze gemakkelijk te onthouden en uit te spreken zijn. Daarnaast moeten duidelijke en beknopte versienummers worden gebruikt om updates en verbeteringen aan te geven.
Bovendien kunnen AI-modellen worden geclassificeerd met namen die hun primaire functie of unieke kenmerk weergeven, zoals 'Conversational Bot', 'Text Summarizer' of 'Image Recognizer'. Een dergelijke helderheid zou de AI-technologie van haar mysterie verlossen. Deze aanpak stroomlijnt het ontdekkingsproces, zodat u snel de meest geschikte AI-modellen en -hulpmiddelen voor uw taken kunt identificeren, zonder dat u door een doolhof van verwarrende namen en beschrijvingen hoeft te worstelen.
De meeste taalmodellen zijn echter veelzijdig en kunnen meer dan één taak uitvoeren. Deze aanpak is dus mogelijk niet ideaal voor grote, geavanceerde taalmodellen .
De huidige status van AI-modelbenamingen kan verwarrend zijn. Door over te stappen op een eenvoudigere nomenclatuur en verbeterde detectiemethoden, kunnen we de gebruikerservaring aanzienlijk verbeteren en geavanceerde technologie voor iedereen toegankelijker maken. Blijf tot die tijd op de hoogte, maak gebruik van de bronnen in de community en experimenteer met verschillende modellen waarmee gebruikers hun weg kunnen vinden in de complexe wereld van AI.