Во вторник компания Microsoft представила Phi-3, обновленную версию своей малой языковой модели, которая, по ее словам, способна решать многие задачи, для которых раньше требовались гораздо более крупные модели. "Phi-3 не немного дешевле, она значительно дешевле, мы говорим о 10-кратной разнице в стоимости по сравнению с другими моделями с аналогичными возможностями", - сказал Себастьен Бубек, вице-президент Microsoft по исследованиям GenAI.

По словам компании, SLM предназначены для выполнения более простых задач, что облегчает их использование компаниями с ограниченными ресурсами.

Phi-3-mini будет сразу же доступен в каталоге моделей ИИ облачной платформы Microsoft Azure, платформе моделей машинного обучения Hugging Face и фреймворке Ollama для запуска моделей на локальной машине, говорится в сообщении компании.

Джасприт Биндра, основатель компании TechWhisperer UK Limited, прокомментировал: "Новейшая модель "малого языка" представлена компанией Microsoft с Phi-3 Mini. Это легкая модель искусственного интеллекта, разработанная в рамках семейства малых языковых моделей (SLM). Это первая из трех SLM, которые Microsoft планирует запустить в ближайшее время, а две другие - Phi-3 Small и Phi-3 Medium. Phi-3 Mini имеет емкость 3,8 млрд параметров и предназначена для выполнения более простых задач, что делает ее более доступной для предприятий с ограниченными ресурсами. Phi-3 Mini обучен на наборе данных, который меньше, чем у крупных языковых моделей, таких как GPT-4. Это часть более широкой инициативы Microsoft по выпуску серии SLM, предназначенных для решения более простых задач, что делает их идеальными для предприятий с ограниченными ресурсами. Такой подход обещает снизить затраты, сделать модели более быстрыми, поскольку они находятся на границе, а также расширить возможности использования генеративного ИИ на предприятиях и потребителях". Phi-3 дает разработчикам возможность создавать приложения генеративного ИИ на границе - более эффективно, с меньшей задержкой и меньшими затратами. Microsoft разрабатывает серию SLM, которые предлагают многие из тех же возможностей, что и LLM, но имеют меньший размер и обучаются на меньших объемах данных. "Мы начали этот путь год назад, пытаясь построить небольшие языковые модели, пытаясь понять, как далеко мы можем зайти, имея всего 1 миллиард параметров", - говорит Себастьян Бубек, вице-президент Microsoft GenAI.

У конкурентов Microsoft тоже есть свои небольшие модели ИИ, большинство из которых нацелены на более простые задачи, такие как резюмирование документов или помощь в кодировании. Модели Gemma 2B и 7B от Google подходят для простых чат-ботов и работы с языками.