I nomi dei modelli di intelligenza artificiale sono complicati: ecco come semplificarli!

Stiamo assistendo a un'esplosione di modelli di intelligenza artificiale. Ma sta emergendo un problema: i nomi di questi modelli stanno diventando sempre più complessi, un labirinto di acronimi e termini tecnici che confondono anche gli utilizzatori più appassionati di intelligenza artificiale.

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Abbiamo bisogno di nomi più semplici per i modelli di intelligenza artificiale

Sebbene ogni nuovo modello di intelligenza artificiale possa essere innovativo, i nomi complessi rappresentano un serio ostacolo per gli utenti che cercano di comprendere e differenziare i modelli. Questa complessità non solo ostacola l'accessibilità per l'utente medio, ma crea anche barriere significative alla comprensione e all'utilizzo del pieno potenziale di questi potenti strumenti.

Ad esempio, quando il colosso tecnologico cinese Alibaba ha lanciato il modello Qwen2.5-Coder-32B, chi ha davvero capito di cosa era capace? Per scoprirlo bisogna scavare nella terminologia.

Sebbene le aziende di intelligenza artificiale spesso scelgano nomi creativi per i loro prodotti, come Gemini, Mistral o Llama, il nome finale di un modello incorpora determinati attributi tecnici, come il numero di versione o build, l'architettura o il tipo, il numero di parametri e altre caratteristiche specifiche. Ad esempio, il nome Llama 2 70B-chat ci dice che questo modello di Meta (Llama) è un modello linguistico di grandi dimensioni con 70 miliardi di parametri (70B) ed è progettato specificamente per scopi conversazionali (-chat).

In sostanza, il nome di un modello di intelligenza artificiale serve come abbreviazione per le sue proprietà principali, consentendo a ricercatori e utenti tecnici di comprenderne rapidamente la natura e lo scopo, ma per i non addetti ai lavori suona perlopiù come un termine tecnico.

Consideriamo una situazione in cui un utente desidera scegliere tra i modelli più recenti per un'attività specifica. Si sono trovati di fronte a opzioni come "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental", "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B", "Phi-3 Medium 14B" e "GPT-4o". Senza addentrarci nelle specifiche tecniche, distinguere i vari modelli diventa un compito arduo.

Una serie di nomi di modelli, uno più confuso dell'altro, sottolinea la necessità di cambiamenti radicali nel modo in cui etichettiamo e rappresentiamo i modelli di intelligenza artificiale. Il nome ideale per un modello di intelligenza artificiale dovrebbe essere una rappresentazione semplice, chiara e facile da ricordare del suo scopo e delle sue capacità.

Immaginate se le auto prendessero il nome dalle caratteristiche del motore e dal tipo di sospensioni, anziché da nomi semplici ed evocativi come "Mustang" o "Civic". Le attuali convenzioni di denominazione per i modelli di intelligenza artificiale spesso privilegiano le specifiche tecniche rispetto alla semplicità d'uso. Sebbene parte della terminologia sia essenziale per i ricercatori, risulta in gran parte priva di significato per l'utente medio.

Il settore deve adottare un approccio alla terminologia più incentrato sull'utente. Nomi semplici, intuitivi e descrittivi possono migliorare significativamente l'esperienza dell'utente.

Un modo più semplice per esplorare le possibilità

Oltre alla confusione dei nomi, un altro grosso ostacolo è scoprire cosa può effettivamente fare un particolare modello di intelligenza artificiale. In genere, le capacità sono nascoste nella documentazione tecnica. Ciò è reso possibile dalla grande diversità e dalle funzioni specializzate dei modelli di intelligenza artificiale. Un nome semplice potrebbe non trasmettere l'intero spettro di capacità di un modello di intelligenza artificiale.

Fortunatamente, gli strumenti di intelligenza artificiale che sfruttano questi modelli aggiungono una breve descrizione per specificarne il caso d'uso o le capacità: ad esempio, Google specifica che il modello Gemini 2.0 Flash Thinking utilizza un ragionamento avanzato, mentre 2.0 Pro è più adatto per attività complesse. Non è la soluzione ideale, ma c'è qualche soluzione che può aiutare.

Invece di affidarsi a termini tecnici, i nomi dei modelli dovrebbero riflettere la loro funzione o capacità principale. Se sono necessarie delle abbreviazioni, è opportuno sceglierle con cura, in modo che siano facili da ricordare e da pronunciare. Inoltre, per indicare aggiornamenti e miglioramenti, è opportuno utilizzare numeri di versione chiari e concisi.

Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale possono essere classificati in base a nomi che ne descrivono la funzione principale o la caratteristica unica, come ad esempio "Bot conversazionale", "Riepilogo di testo" o "Riconoscitore di immagini". Una tale chiarezza demistificherebbe la tecnologia dell'intelligenza artificiale. Questo approccio semplifica il processo di scoperta, consentendo di identificare rapidamente i modelli e gli strumenti di intelligenza artificiale più adatti alle proprie attività, senza dover districarsi in un labirinto di nomi e descrizioni confusi.

Tuttavia, la maggior parte dei modelli linguistici sono multiforme e possono svolgere più di un compito. Questo approccio potrebbe quindi non essere ideale per modelli linguistici avanzati di grandi dimensioni.

L'attuale stato della denominazione dei modelli di intelligenza artificiale può creare confusione. L'adozione di una nomenclatura più semplice e di metodi di ricerca migliorati potrebbe migliorare significativamente l'esperienza dell'utente e rendere la tecnologia all'avanguardia più accessibile a tutti. Nel frattempo, restate informati, sfruttate le risorse della community e sperimentate diversi modelli che possono aiutare gli utenti a orientarsi nel complesso mondo dell'intelligenza artificiale.