Microsoft présente Phi-3 : des modèles d’intelligence artificielle ouverts puissants qui offrent des performances de premier plan à des tailles réduites

Microsoft (MSFT ) a introduit Phi-3, une nouvelle famille de petits modèles de langage (SLM) qui visent à offrir de hautes performances et une rentabilité dans les applications d’intelligence artificielle. Ces modèles ont montré des résultats solides dans les benchmarks de compréhension du langage, de raisonnement, de codage et de mathématiques par rapport aux modèles de tailles similaires et plus grandes. La sortie de Phi-3 élargit les options disponibles pour les développeurs et les entreprises qui cherchent à exploiter l’intelligence artificielle tout en équilibrant l’efficacité et le coût.

Famille de modèles Phi-3 et disponibilité

Le premier modèle de la gamme Phi-3 est Phi-3-mini, un modèle de 3,8 milliards de paramètres maintenant disponible sur Azure AI Studio, Hugging Face et Ollama. Phi-3-mini est livré avec une instruction de tuning, ce qui lui permet d’être utilisé “hors de la boîte” sans un tuning approfondi. Il dispose d’une fenêtre de contexte de jusqu’à 128 K de jetons, la plus longue de sa catégorie, ce qui permet le traitement de plus grands flux de texte sans sacrifier les performances.

Pour optimiser les performances sur différents ensembles de matériel, Phi-3-mini a été affiné pour ONNX Runtime et les GPU NVIDIA. Microsoft prévoit d’étendre la famille Phi-3 prochainement avec la sortie de Phi-3-small (7 milliards de paramètres) et Phi-3-medium (14 milliards de paramètres). Ces modèles supplémentaires offriront une gamme plus large d’options pour répondre à des besoins et à des budgets divers.

Image: Microsoft

Performances et développement de Phi-3

Microsoft rapporte que les modèles Phi-3 ont montré des améliorations significatives des performances par rapport aux modèles de même taille et même plus grands sur divers benchmarks. Selon l’entreprise, Phi-3-mini a surpassé des modèles deux fois plus grands dans les tâches de compréhension et de génération de langage, tandis que Phi-3-small et Phi-3-medium ont dépassé des modèles beaucoup plus grands, tels que GPT-3,5T, dans certaines évaluations.

Microsoft déclare que le développement des modèles Phi-3 a suivi les principes et les normes de l’entreprise en matière d’intelligence artificielle responsable, qui mettent l’accent sur la responsabilité, la transparence, l’équité, la fiabilité, la sécurité, la confidentialité, la sécurité et l’inclusivité. Les modèles ont apparemment subi une formation de sécurité, des évaluations et des tests de piratage pour garantir le respect des pratiques de déploiement d’intelligence artificielle responsable.

Image: Microsoft

Applications et capacités potentielles de Phi-3

La famille Phi-3 est conçue pour exceller dans les scénarios où les ressources sont limitées, où la latence est essentielle ou où la rentabilité est une priorité. Ces modèles ont le potentiel de permettre l’inférence sur appareil, permettant ainsi aux applications alimentées par l’intelligence artificielle de fonctionner efficacement sur une large gamme d’appareils, y compris ceux dotés d’une puissance de calcul limitée. La taille plus petite des modèles Phi-3 peut également rendre le tuning et la personnalisation plus abordables pour les entreprises, leur permettant ainsi de adapter les modèles à leurs cas d’utilisation spécifiques sans encourir des coûts élevés.

Dans les applications où les temps de réponse rapides sont critiques, les modèles Phi-3 offrent une solution prometteuse. Leur architecture optimisée et leur traitement efficace peuvent permettre une génération rapide de résultats, améliorant ainsi les expériences utilisateur et ouvrant des possibilités pour les interactions en temps réel avec l’intelligence artificielle. De plus, les solides capacités de raisonnement et de logique de Phi-3-mini le rendent bien adapté aux tâches analytiques, telles que l’analyse de données et la génération d’informations.