Microsoftは、ソーシャルメディアへの投稿やコンテンツの作成などのタスクを、より少ないデータ量で実行できる小型の人工知能言語モデルを発表した。
テクノロジー大手は声明の中で、Phi-3-miniと呼ばれる新しい軽量モデルは、コーディング、数学、言語機能などのさまざまなベンチマークでテストした場合、そのサイズの10倍の大型モデルを上回る能力があると述べた。
Phi-3 は中小企業に適したソリューションです
Microsoft によれば、この種の小規模モデルは、このアプローチを念頭に置いて設計されているため、リソースが限られている小規模企業でもより簡単なタスクを実行できるようになります。
Phi-3 は、企業が市場調査レポートから関連情報やビジネス傾向trac、長い文書の要点を取得して要約したりするために使用できると Microsoft は説明しました。
Phi-3 は、Microsoft のクラウド サービス プラットフォームである Azur の AI モデル カタログ、機械学習モデルのテストおよび展開プラットフォームである Hugging Face、およびフレームワークを提供するプラットフォームである Ollama で即座に利用可能になります。ランニングモデル。
より多くの Phi-3 モデルには、より多くの機能が搭載されます
Phi-3 は 38 億のパラメーターが可能で、Gemini や GPT-4 などの大規模な言語モデルと比較すると、かなり少ないデータでトレーニングされます。 Microsoftは前年末にPhi-2をリリースした。 専門家らは、一部の大型モデルと同等の性能を発揮したと述べている。 Phi-3 は、前モデルよりもさらに優れたパフォーマンスが期待されています。
Microsoft は、このモデルをさらに 2 つのバージョンとして導入する予定です。これはラインナップの最初のものである Phi-3 Small と Phi-3 Medium で、70 億から 140 億の異なるパラメータ機能を備えています。
軽量モデルは、クラウドベースの LLM のような結果を生成することはできませんが、コードの記述、matic方程式の解決、学術論文の点では、Mistral や llama-3 などの他の小規模モデルと競合できます。
Phi-3 のもう 1 つの利点は、インターネット接続なしで携帯電話などの小型デバイスでも実行できることです。 Phi-3 は、クラウドベースの大規模言語モデルを AI に導入する余裕がない中小企業にとって、費用対効果の高いソリューションです。
