マイクロソフトが軽量ながらも超高性能な言語モデル「Phi-3」を発表

- Microsoft は、軽量言語モデルの Phi シリーズの最新バージョンを発表しました。.
- Phi-3は、その10倍の大きさのモデルと同等の性能を発揮し、スマートフォンでも動作することが期待されています。.
- 小規模なデータセットでトレーニングされており、小規模企業に手頃なソリューションを提供します。.
マイクロソフトは、ソーシャルメディアの投稿の作成や、より少ないデータ量を使用したコンテンツの作成などのタスクを実行できる小型の人工知能言語モデルを発表した。.
この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、さまざまなベンチマークテストで、その10倍の大きさ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
マイクロソフトは、こうしたタイプの小規模モデルはこうしたアプローチを念頭に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単純なタスクを実行しやすくなると述べています。.
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動向をtracたり、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および展開プラットフォームであるHugging Face、そしてモデル実行の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で即時利用可能となります。.
Phi-3モデルはより多くの機能を搭載する予定です

Phi-3は38億のパラメータに対応し、GeminiやGPT-4のような大規模言語モデルと比較すると、かなり少ないデータで学習できます。Microsoftは昨年末にPhi-2をリリースしました。専門家によると、Phi-2は一部の大規模モデルと同等の性能を発揮しました。Phi-3は、前モデルよりもさらに優れた性能を発揮すると期待されています。.
マイクロソフトは 、このモデルの最初のバージョンとして、70億から140億までの異なるパラメータ機能を備えたPhi-3 SmallとPhi-3 Mediumという、さらに2つのバージョンを導入する予定です。
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、数式matic解決、学術論文作成においては、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導入する余裕のない中小企業にとって、AI導入に費用対効果の高いソリューションです。
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アーミール・シェイク
アミールは、暗号通貨とテクノロジー業界で約6年の経験を持つテクノロジー系ジャーナリストです。MAJ大学で金融とマーケティングのMBAを取得しました。現在は Cryptopolitanに勤務し、暗号通貨市場の最新動向や価格予測について記事を執筆しています。.
















