Как получить Phi-3-Mini? Объяснение от Digimagg
Узнайте, как получить Phi-3-Mini и разблокировать его инновационные функции для повышения производительности и удобства.
Microsoft представила Phi-3-Mini, компактную модель искусственного интеллекта, предназначенную для таких задач, как создание контента, работающую локально на смартфонах и ноутбуках и предназначенную для компаний с ограниченными ресурсами. Несмотря на небольшой размер и скромный набор данных по сравнению с GPT-4, он обещает превосходную производительность, отдавая приоритет качеству данных над количеством. Поскольку другие технологические гиганты также решаются на создание компактных моделей искусственного интеллекта, Phi-3-Mini является частью плана Microsoft по выпуску трех таких моделей, предлагающих пользователям доступность и функциональность. Узнайте, чего пользователи могут ожидать от этой меньшей модели и как протестировать ее на собственном опыте.
Microsoft представляет новейшую модель искусственного интеллекта: Phi-3-Mini
В течение значительного периода времени в сфере искусственного интеллекта преобладало мнение, что больше значит лучше. Однако в то время как чат-боты с искусственным интеллектом, обученные на огромных наборах данных, таких как Gemini и ChatGPT, могут похвастаться обширными приложениями, несколько крупных технологических компаний отклоняются от этой тенденции, предлагая более мелкие специализированные модели. Среди них Microsoft, которая недавно представила свою самую компактную на сегодняшний день модель искусственного интеллекта.
Хотя его название может напоминать о женском общежитии, Phi-3 Mini является одной из трех компактных моделей большого языка (LLM), разработанных Microsoft, а Phi-3 Small и Phi-3 Medium, как сообщается, будут выпущены в ближайшем будущем. Несмотря на то, что обучение проводилось на значительно меньшем наборе данных по сравнению с другими LLM и всего с 3,8 миллиардами параметров — гораздо меньше, чем 1,76 триллиона GPT-4, — Microsoft утверждает, что Phi-3 Mini превосходит своего предшественника Phi-2, выпущенного в декабре. Успех модели во многом можно объяснить ее уникальным подходом к обучению, который в значительной степени опирается на отфильтрованные веб-данные и синтетические данные, а не на реальные данные, полученные с помощью таких процессов, как сканирование веб-страниц. Синтетические данные, будучи более экономически эффективными, разнообразными и более простыми в настройке, чем реальные данные, стали логическим исходным материалом для многих небольших моделей ИИ.
Как получить модель искусственного интеллекта Phi-3-Mini от Microsoft
Хотя традиционные чат-боты по-прежнему распространены, новейший микро-чат-бот Microsoft, Phi-3-Mini, теперь доступен для публичного использования.
Microsoft недавно интегрировала Phi-3 в свою галерею моделей Azure на своей платформе облачных сервисов, а бот также доступен в репозиториях моделей с открытым исходным кодом, таких как Hugging Face и Olloma. Будущие версии, такие как Phi-3-Small и Phi-3-Medium, также будут доступны на этих платформах.
Если компактный чат-бот Microsoft не соответствует вашим потребностям или вы хотите сравнить его с конкурентами, обратитесь к нашему руководству по лучшим чат-ботам с искусственным интеллектом в 2024 году.
Будущее за компактными моделями искусственного интеллекта?
Из-за меньших вычислительных требований модели меньшего размера, такие как Phi-3 Mini, обычно более экономичны в эксплуатации и демонстрируют превосходную производительность на таких устройствах, как телефоны и ноутбуки, по сравнению со своими более крупными аналогами. Это делает их особенно привлекательными для компаний с ограниченными бюджетами на ИИ, которые используют чат-ботов для конкретных приложений, таких как создание контента или решение проблем.
Поскольку компактные модели ИИ демонстрируют явные преимущества перед моделями общего назначения, Microsoft — не единственный игрок, отдающий предпочтение целевым чат-ботам с меньшими затратами. Google недавно представила двух языковых чат-ботов, Gemma 2B и 7B, а Anthropic запустила Claude 3 Haiku, предназначенную для краткого обобщения сложных исследовательских работ. Несмотря на растущую популярность моделей меньшего размера, Microsoft не отказывается полностью от моделей большего размера. Софтверный гигант подчеркивает, что такие модели, как Phi-3, предназначены не для замены более крупных, а скорее для выполнения задач, которые не могут выполнять такие модели, как GPT-4 или Gemini, например, выполнение локального устройства.
