مايكروسوفت تكشف النقاب عن Phi-3: نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة قوية تقدم أعلى أداء بأحجام صغيرة

طرحت شركة مايكروسوفت Phi-3، وهي عائلة جديدة من نماذج اللغة الصغيرة (SLM) التي تهدف إلى تقديم أداء عالي وفعالية من حيث التكلفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أظهرت هذه النماذج نتائج قوية عبر المعايير في فهم اللغة والاستدلال والترميز والرياضيات عند مقارنتها بنماذج ذات أحجام مماثلة وأكبر. يعمل إصدار Phi-3 على توسيع الخيارات المتاحة للمطورين والشركات التي تتطلع إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي مع تحقيق التوازن بين الكفاءة والتكلفة.

عائلة طراز Phi-3 وتوافره

النموذج الأول في تشكيلة Phi-3 هو Phi-3-mini، وهو نموذج معلمة 3.8B متوفر الآن على استوديو أزور للذكاء الاصطناعي, وجه يعانقو أولاما. يأتي Phi-3-mini مضبوطًا بالتعليمات، مما يسمح باستخدامه "خارج الصندوق" دون إجراء ضبط دقيق شامل. ويتميز بنافذة سياق تصل إلى 128 ألف رمز، وهي الأطول في فئة الحجم، مما يتيح معالجة مدخلات النص الأكبر دون التضحية بالأداء.

لتحسين الأداء عبر إعدادات الأجهزة، تم ضبط Phi-3-mini بشكل دقيق ليناسب ONNX Runtime وNVIDIA GPUs. تخطط Microsoft لتوسيع عائلة Phi-3 قريبًا بإصدار Phi-3-small (معلمات 7B) وPhi-3-medium (معلمات 14B). ستوفر هذه النماذج الإضافية نطاقًا أوسع من الخيارات لتلبية الاحتياجات والميزانيات المتنوعة.

أداء وتطوير Phi-3

تفيد Microsoft أن نماذج Phi-3 أظهرت تحسينات كبيرة في الأداء مقارنة بالنماذج ذات الحجم نفسه وحتى النماذج الأكبر حجمًا عبر معايير مختلفة. وفقًا للشركة، تفوقت Phi-3-mini على النماذج الأكبر حجمًا بضعف حجمها في فهم اللغة ومهام التوليد، بينما تفوقت Phi-3-small وPhi-3-medium على نماذج أكبر بكثير، مثل GPT-3.5T، في بعض الحالات. التقييمات.

تذكر Microsoft أن تطوير نماذج Phi-3 قد اتبع نموذج الشركة مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول والمعايير التي تؤكد على المساءلة والشفافية والعدالة والموثوقية والسلامة والخصوصية والأمن والشمول. وبحسب ما ورد خضعت النماذج للتدريب على السلامة، والتقييمات، وتشكيل الفريق الأحمر لضمان الالتزام بممارسات نشر الذكاء الاصطناعي المسؤولة.

التطبيقات والقدرات المحتملة لـ Phi-3

تم تصميم عائلة Phi-3 للتفوق في السيناريوهات التي تكون فيها الموارد محدودة، أو حيث يكون الكمون المنخفض ضروريًا، أو تكون فعالية التكلفة أولوية. تتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمكين الاستدلال على الجهاز، مما يسمح للتطبيقات التي تدعم الذكاء الاصطناعي بالعمل بكفاءة على مجموعة واسعة من الأجهزة، بما في ذلك الأجهزة ذات القدرة الحاسوبية المحدودة. قد يؤدي الحجم الأصغر لنماذج Phi-3 أيضًا إلى جعل الضبط الدقيق والتخصيص في متناول الشركات، مما يمكنها من تكييف النماذج مع حالات الاستخدام المحددة الخاصة بها دون تكبد تكاليف عالية.

في التطبيقات التي تكون فيها أوقات الاستجابة السريعة أمرًا بالغ الأهمية، تقدم نماذج Phi-3 حلاً واعدًا. يمكن لبنيتها المحسنة ومعالجتها الفعالة أن تتيح توليدًا سريعًا للنتائج، مما يعزز تجارب المستخدم ويفتح إمكانيات تفاعلات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، فإن القدرات المنطقية والمنطقية القوية التي يتميز بها Phi-3-mini تجعله مناسبًا تمامًا للمهام التحليلية، مثل تحليل البيانات وتوليد الأفكار.