در یک صنعت که هوش مصنوعی به طور پیوسته در آن پیشرفت‌های جدیدی می‌کند، مایکروسافت نسل بعدی مدل سبک هوش مصنوعی خود را با نام Phi-3 معرفی کرده است. این خانواده جدید شامل سه اندازه است، شامل Phi-3 Mini با 3.8 میلیارد پارامتر، Phi-3 Small با 7 میلیارد، و Phi-3 Medium با 14 میلیارد پارامتر می‌باشد.
Phi-3 به عنوان یک پاسخ به پیشرفت‌های رقابتی از شرکت‌های دیگر فناورانه هایت معرفی شده است که یک جایگزین قوی برای مدل‌های زبان بزرگ تر ارائه می‌دهد در حالی که به طور قابل توجهی از منابع کمتری استفاده می‌کند. جدیدترین مدل Phi-3 Mini بر پیشگام خود، Phi-2، بهبود یافته است و بنچمارک‌های مایکروسافت نشان می‌دهد که از همتایان خود عملکرد بهتری دارد. با وجود اندازه کوچک خود، فقط با 3.8 میلیارد پارامتر، این مدل اجراهای برتری نسبت به مدل Llama با 8 میلیارد پارامتر از Meta و مدل GPT-3 با 3.5 میلیارد پارامتر از OpenAI براساس آزمایشات داخلی و مقایسه‌های علمی دارد.
تیم مایکروسافت با افتخار این دستاورد را به اشتراک می‌گذارد، اعلام می‌کند که مدل Phi-3 Mini، که بر روی یک مجموعه داده های عظیمی حاوی 3.3 تریلیون توکن آموزش دیده است، رقابت‌پذیری خود را با مدل‌های اصلی در صنعت نشان می‌دهد. به شگونی، این سطح مهارت را حین این که اندازه آن کافی کوچک برای جایگیری بر روی یک تلفن همراه است آزمایش کرده است. علاوه بر این، نسخه های Small و Medium بر روی 4.8T توکن آموزش داده شده‌اند، عملکرد مقیاسی موثر و قابلیت‌های بیشتری را نشان می‌دهند.
اندازه معتدل خانواده Phi-3 آن را برای دستگاه‌های با توان کم بسیار مناسب می‌کند و این امر می‌تواند توانایی پردازش زبان طبیعی پیشرفته را مستقیما در تلفن های هوشمند فراهم کند. این یک گام مهم به جلو را نشان می‌دهد، به خصوص برای برنامه‌های هوش مصنوعی که نیاز به قابلیت حمل و دسترسی در هر جایی که کاربران ممکن است بروند دارند.
اهمیت مدل‌های سبک هوش مصنوعی:
در عرصه هوش مصنوعی، تعادل بین اندازه مدل، عملکرد و مصرف منابع اساسی است. تخصیص قدرت محاسباتی سنگین برای مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ هزینه بر و نامحدود زیست‌محیطی است. بنابراین، توسعه مدل‌های سبک مانند Phi-3 مایکروسافت برای استقرار هوش مصنوعی بهتر بسیار حیاتی است.
پرسش‌ها و پاسخ‌های کلیدی:
– اهمیت اندازه پارامترهای Phi-3 چیست؟
پارامترها در یک مدل هوش مصنوعی شبیه دانشی است که هوش مصنوعی یاد گرفته است. معمولاً پارامترهای بیشتر به معنای قابلیت‌های understanding و پیش‌بینی بهتر است. با این حال، طراحی شده است که Phi-3 عملکرد بالایی را با کمترین پارامترها به دست آورد که این امر سبب بهره وری منابع می‌شود.
– نقش Phi-3 در دسترسی به هوش مصنوعی چیست؟
با قابلیت اجرا بر روی دستگاه‌های توان کم مانند تلفن های هوشمند، Phi-3 امکان بهبود چشمگیری در دسترسی به هوش مصنوعی را فراهم می کند و این امر اجازه می‌دهد تا برنامه های پیشرفته مستقیما بر روی دستگاه های کاربران اجرا شوند بدون نیاز به اتصال به مدل های سرور بزرگ.
– چالش‌هایی که Phi-3 در صنعت رو به رو می‌شود چیست؟
صنعت هوش مصنوعی رقابتی است و شرکت ها به طور مداوم مدل‌های جدیدی معرفی می‌کنند. Phi-3 باید استواری بلندمدت خود را در مقابل فناوری های جدید اثبات کند و با افزایش هر چه بیشتر حجم و پیچیدگی داده‌ها، عملکرد خود را حفظ کند.
تناقضات و چالش‌ها:
مدل‌های سبک هوش مصنوعی ممکن است با شکایت از حدود توانایی‌های آنها نسبت به مدل‌های بزرگ، با ابهاماتی درباره حفاظت از حریم خصوصی و امنیت روبرو شوند زمانی که این مدل ها را بر روی دستگاه‌های شخصی اجرا می‌کنند که دسترسی بیشتری به داده های حساس را دارند.
مزایای Phi-3:
– بهبود کارایی و نسبت عملکرد به اندازه، صرفه جویی در قدرت محاسباتی.
– دسترسی بهبودیافته به هوش مصنوعی، امکان اجرای برنامه‌ها بر روی تلفن‌های هوشمند.
– کاهش تاثیر زیست محیطی به دلیل نیاز کمتر به منابع.
معایب Phi-3:
– قابلیت‌های محدود چندشده نسبت به مدل‌های بزرگتر، احتمالاً بر عملکرد در وظایف بسیار پیچیده تاثیر دارد.
– ریسک ایرادات حریم خصوصی و امنیتی در دستگاه‌های شخصی.
پیوندهای مرتبط پیشنهادی شامل:
– وبسایت رسمی مایکروسافت
– وبسایت رسمی OpenAI
– تحقیقات هوش مصنوعی فیس‌بوک (اگرچه فرض می‌شود Meta هنوز از این دامنه برای بخش هوش مصنوعی خود استفاده می کند)
لطفا توجه داشته باشید که هر شرکت معرفی شده اغلب صفحات اختصاصی یا بخش‌های خبری برای تحقیقات و توسعه‌های هوش مصنوعی خود را از طریق وبسایت اصلی خود برای دسترسی کاربران فراهم نموده است.
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar