- Microsoftは、軽量言語モデルのPhiシリーズの最新バージョンをデビューさせました。
- Phi-3は、自身の10倍のサイズを持つモデルと同等のパフォーマンスを発揮し、スマートフォン上で動作可能と期待されています。
- 少量のデータセットでトレーニングされているため、中小企業にとって手頃なソリューションを提供します。
Microsoftは、ソーシャルメディアの投稿の作成やコンテンツの作成などのタスクを、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ました。
このテックジャイアントは声明で、コーディング、数学、言語能力などの一連のベンチマークテストにおいて、Phi-3-miniと呼ばれる新しい軽量モデルは、自身の10倍のサイズを持つより大きなモデルを上回る能力を持っていると述べています。
Phi-3は中小企業に適したソリューション
Microsoftは、これらのタイプの小型モデルは、限られたリソースを持つ中小企業がより簡単なタスクを実行しやすくするために設計されており、このアプローチを念頭に置いて作られていると述べています。
Microsoftによると、Phi-3は、市場調査レポートから関連情報やビジネスのトレンドを抽出したり、長い文書の主要なポイントを取得して要約したりするためにビジネスで使用できると説明しています。
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とデプロイメントプラットフォームであるHugging Face、およびモデルを実行するための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。
より多くのPhi-3モデルがより多くの機能を持つ
Phi-3は38億のパラメータを持ち、GeminiやGPT-4のような大規模言語モデルと比較すると、非常に少ないデータでトレーニングされています。Microsoftは昨年年末にPhi-2をリリースしました。専門家は、Phi-2がいくつかのより大きなモデルと同様に機能したと述べています。Phi-3は、その前身よりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮すると予想されています。
Microsoftは、このラインアップの最初のモデルとして、Phi-3 SmallとPhi-3 Mediumの2つのバージョンを導入する計画です。これらは70億から140億のパラメータという異なる機能を持っています。
この軽量モデルは、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、Mistralやllama-3のような他の小型モデルと競合し、コードの作成、数学方程式の解決、学術論文の作成において同等の能力を持っています。
Phi-3のもう一つの利点は、インターネット接続なしで実行でき、携帯電話のような小さなデバイスでも動作することです。Phi-3は、クラウドベースの大規模言語モデルを購入できない中小企業にとって、AIを活用するための費用対効果の高いソリューションです。
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アミール・シェイク
Aamir氏は、暗号資産およびテクノロジー業界でほぼ6年の経験を持つテックジャーナリストです。MAJ大学を修了し、財務・マーケティング分野でMBAを取得しました。現在はCryptopolitanで勤務し、暗号資産市場の最新動向や価格予測について報じています。
