微软周二发布了小型语言模型Phi-3的升级版，该模型能够处理许多过去被认为需要大型模型才能完成的任务。"Phi-3不是稍微便宜了一点，而是大大便宜了；与其他具有类似能力的模型相比，我们谈论的是10倍的成本差异，"微软GenAI研究副总裁塞巴斯蒂安-布贝克（Sébastien Bubeck）说。

该公司表示，SLM旨在执行更简单的任务，使资源有限的公司更容易使用。

该公司表示，Phi-3-mini将立即在微软云服务平台Azure的人工智能模型目录、机器学习模型平台Hugging Face和在本地机器上运行模型的框架Ollama上推出。

英国TechWhisperer有限公司创始人贾斯普里特-宾德拉（Jaspreet Bindra）评论说："最新的'小语言模型'来自微软的Phi-3 Mini。这是一个轻量级人工智能模型，是其小型语言模型（SLM）系列的一部分。 它是微软计划近期推出的三个 SLM 中的第一个，另外两个是 Phi-3 Small 和 Phi-3 Medium。Phi-3 Mini 的参数容量为 38 亿个，设计用于执行更简单的任务，使资源有限的企业更容易获得和负担得起。 与 GPT-4 等大型语言模型相比，Phi-3 Mini 的数据集更小。它是微软更广泛计划的一部分，该计划旨在推出一系列针对简单任务定制的 SLM，使其成为资源较少的企业的理想选择。这种方法有望降低成本，使模型的速度更快，因为它们是在边缘，并有望为生成式人工智能提供更多的企业和消费者用例。" Phi-3使开发人员能够在边缘构建生成式人工智能应用，效率更高，延迟更短，成本更低。微软一直在开发一系列SLM，这些SLM提供了许多与LLM相同的功能，但体积更小，并在更小的数据量上进行训练。"微软GenAI副总裁塞巴斯蒂安-布贝克（Sebastien Bubeck）说："我们在一年前就开始尝试建立小型语言模型，想看看在只有10亿个参数的情况下我们能走多远。

微软的竞争对手也有自己的小型人工智能模型，它们大多针对文档摘要或编码辅助等更简单的任务。谷歌的 Gemma 2B 和 7B 适用于简单的聊天机器人和语言相关工作。