Estamos testemunhando uma explosão de modelos de IA. Mas um problema está surgindo: os nomes desses modelos estão se tornando cada vez mais complexos, um labirinto de siglas e termos técnicos que confundem até mesmo usuários entusiasmados de IA.
Precisamos de nomes mais simples para modelos de IA
Embora cada novo modelo de IA possa ser inovador, seus nomes complexos são uma barreira séria para os usuários que tentam entender e diferenciar os modelos. Essa complexidade não apenas dificulta a acessibilidade para o usuário médio, mas também cria barreiras significativas para a compreensão e o uso de todo o potencial dessas ferramentas poderosas.
Por exemplo, quando a gigante tecnológica chinesa Alibaba lançou o modelo Qwen2.5-Coder-32B, quem realmente entendeu o que ele era capaz de fazer? Você tem que pesquisar a terminologia para descobrir.
Embora as empresas de IA geralmente decidam sobre nomes criativos de produtos, como Gemini, Mistral ou Llama, o nome final de um modelo incorpora certos atributos técnicos, como versão ou número de compilação, arquitetura ou tipo, número de parâmetros e outras características específicas. Por exemplo, o nome Llama 2 70B-chat nos diz que este modelo da Meta (Llama) é um grande modelo de linguagem com 70 bilhões de parâmetros (70B) e foi projetado especificamente para fins de conversação (-chat).
Em essência, o nome de um modelo de IA serve como uma abreviação para suas principais propriedades, permitindo que pesquisadores e usuários técnicos entendam rapidamente sua natureza e propósito — mas, na maioria das vezes, soa como jargão para não especialistas.
Considere uma situação em que um usuário deseja escolher entre os modelos mais recentes para uma tarefa específica. Eles se depararam com opções como "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental", "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B", "Phi-3 Medium 14B" e "GPT-4o". Sem se aprofundar nas especificações técnicas, diferenciar esses modelos se torna uma tarefa difícil.
Uma série de nomes de modelos, cada um mais confuso que o anterior, ressalta a necessidade de mudanças fundamentais na forma como rotulamos e representamos modelos de IA. O nome ideal do modelo de IA deve ser uma representação simples, clara e memorável de seu propósito e capacidades.
Imagine se os carros fossem nomeados de acordo com as especificações do motor e os tipos de suspensão, em vez de nomes simples e evocativos como "Mustang" ou "Civic". As convenções de nomenclatura atuais para modelos de IA geralmente priorizam especificações técnicas em detrimento da facilidade de uso. E embora parte da terminologia seja essencial para pesquisadores, ela é em grande parte insignificante para o usuário médio.
O setor precisa adotar uma abordagem mais centrada no usuário em relação à terminologia. Nomes simples, intuitivos e descritivos podem melhorar significativamente a experiência do usuário.
Uma maneira mais fácil de explorar as possibilidades
Além dos nomes confusos, descobrir o que um determinado modelo de IA pode realmente fazer é outro grande obstáculo. Normalmente, os recursos estão enterrados profundamente na documentação técnica. Ela é combinada pela grande diversidade e funções especializadas dos modelos de IA. Um nome simples pode não transmitir todo o espectro de capacidades de um modelo de IA.
Felizmente, as ferramentas de IA que aproveitam esses modelos adicionam uma pequena descrição para especificar seu caso de uso ou recursos — por exemplo, o Google especifica que o modelo Gemini 2.0 Flash Thinking usa raciocínio avançado, enquanto o 2.0 Pro é melhor para tarefas complexas. Isso não é o ideal, mas há alguma ajuda.
Em vez de depender de termos técnicos, os nomes dos modelos devem refletir sua função ou capacidade principal. Se forem necessárias abreviações, elas devem ser escolhidas cuidadosamente para garantir que sejam fáceis de lembrar e pronunciar. Além disso, números de versão claros e concisos devem ser usados para indicar atualizações e melhorias.
Além disso, os modelos de IA podem ser classificados por nomes que transmitem sua função principal ou característica única, como “Bot de conversação”, “Resumidor de texto” ou “Reconhecedor de imagem”. Essa clareza desmistificaria a tecnologia de IA. Essa abordagem simplifica o processo de descoberta, permitindo que você identifique rapidamente os modelos e ferramentas de IA mais adequados para suas tarefas sem precisar vasculhar um labirinto de nomes e descrições confusos.
Entretanto, a maioria dos modelos de linguagem são multifacetados e podem executar mais de uma tarefa. Portanto, essa abordagem pode não ser ideal para grandes modelos de linguagem avançados .
O estado atual da nomenclatura de modelos de IA pode ser confuso. A adoção de uma nomenclatura mais simples e métodos de descoberta aprimorados pode melhorar significativamente a experiência do usuário e tornar a tecnologia de ponta mais acessível a todos. Até lá, mantenha-se informado, aproveite os recursos da comunidade e experimente diferentes modelos que podem ajudar os usuários a navegar no complexo mundo da IA.
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