Kiirete ja võimsate tehisintellektimudelite arendamise võistluse keskel on Microsoft teatanud olulisest läbimurdest oma Phi-3 Mini-ga, kompaktselt kohandatud tehisintellektimudelist seadmetele, millel on piiratud arvutusvõimsus, nagu nutitelefonid.
See uus tehisintellektimudel on loodud 3,8 miljardi parameetriga, mis võib tunduda väike võrreldes suuremate mudelitega. Siiski ei ole selle võimed piiratud. Microsoft on kinnitanud, et Phi-3 Mini mitte ainult ei ületab eelmise põlvkonna Phi-2 mudelit, vaid on ka samal tasemel suuremamahuliste mudelitega nagu Llama 2.
Phi-3 Mini arendamise oluline esiletõst on rafineeritud andmekogumi kasutamine, mis koosneb filtreeritud veebiandmetest ja sünteetilistest andmetest, mis olid eelnevalt töödeldud teise suure keelemudeli poolt (LLM). See lähenemine parandab mudeli võimet efektiivselt mõista keerulisi ideid ning parandada loomuliku kõlaga teksti genereerimist.
Phi-3 Mini ainulaadne omadus on selle võime toimida iseseisvalt pilvesüsteemidest sõltumatult, ilma internetiühenduse vajaduseta. See võimaldab tal teha mitmesuguseid ülesandeid, alates matemaatilistest arvutustest kuni programmeerimiseni, otse mobiilseadmetel. Selle disain sobib rakendustele, kus privaatsus ja reaktsioonikiirus on äärmiselt olulised.
Kuigi Phi-3 Mini võib oma väiksema suuruse tõttu võidelda ülesannetega, mis nõuavad suurt teadmiste hulka, katavad need siiski enamiku igapäevaseid rakendusi piisavalt hästi. Mudel on praegu kättesaadav platvormidel nagu Azure, Hugging Face ja Ollama ning selle võimed laienevad tulevaste iteratsioonidega nimega Phi-3 Small ja Phi-3 Medium, pakkudes kasutajatele rohkem valikuid nende vajadustele vastavalt.
Olulised küsimused ja vastused:
– Mis on Phi-3 Mini?
Phi-3 Mini on Microsofti poolt turule toodud kompaktne tehisintellektimudel, mis on mõeldud töötama mobiilseadmetes piiratud arvutusvõimsusega. Selles on 3,8 miljardit parameetrit ja see suudab teostada mitmesuguseid ülesandeid ilma pilvühenduseta.
– Kuidas Phi-3 Mini võrdub teiste tehisintellektimudelitega?
Vaatamata oma väiksemale suurusele väidetakse, et Phi-3 Mini ületab eelmise põlvkonna Phi-2 mudelit ja on jõudluselt võrreldav suuremate tehisintellektimudelitega nagu Llama 2.
– Kuidas Phi-3 Mini töötab ilma internetiühenduseta?
Phi-3 Mini suudab iseseisvalt toimida, võimaldades tal toimida mobiilseadmetel ülesannete täitmiseks, mis nõuavad kiiret reageerimist ja täiustatud privaatsust.
– Millistel andmetel on Phi-3 Mini treenitud?
See on treenitud rafineeritud andmekogumi (filtreeritud veebiandmete ja sünteetiliste andmete) peal, mis oli eelnevalt töödeldud teise suure keelemudeli poolt, et parandada oma arusaamis- ja tekstigeneratsiooni võimekust.
Peamised väljakutsed ja vaidlused:
– Andmekaitse: Kuna tehisintellekt ühildub üha enam mobiilseadmetesse, eskaleeruvad andmekaitsemured. Kuigi Microsofti offline-funktsioon võib lahendada privaatsusküsimusi, on endiselt laiemad mured selles osas, kuidas neid mudeleid treenitakse ja millist tüüpi andmeid nad koguvad.
– Arvutuslik efektiivsus: Vähema parameetritega tehisintellektimudeli kujundamine, mis säilitab siiski kõrge jõudluse, on peamine väljakutse. Otsitakse pidevalt õiget tasakaalu suuruse, efektiivsuse ja võimete vahel.
– Rakendatavus: Tagades, et kompaktne mudel nagu Phi-3 Mini jääb kasulikuks ja efektiivseks erinevates rakendustes ja keeltes, on arendajatele veel üks väljakutse.
Eelised ja puudused:
Eelised:
– Privaatsus: Kasutajad saavad kasutada tehisintellekti võimeid, avaldamata oma andmeid pilvele.
– Juurdepääsetavus: Võimaldab tehisintellektimudelite kasutamist piirkondades, kus internetiühendus on vilets või puudub.
– Kiirus: Suudab pakkuda kiiremaid vastuseid, töödeldes andmeid otse seadmes.
Puudused:
– Piiratud teadmiste alus: Kuna mudel on väiksem, võib ta toime tulla vähem ulatuslike teadmistepõhiste ülesannetega vähem tõhusalt kui suuremad mudelid.
– Ressursside ärakasutamine: Tehisintellektimudelite töötamine mobiilsetes seadmetes võib koormata nende ressursse, mõjutades jõudlust ja aku kestvust.
Kuna artikkel ei viita otse Microsoftile ega mainitud platvormidele, saan soovitada nende organisatsioonide põhipäevade külastamist lisateabe saamiseks:
– Microsoft
– Azure
– Hugging Face
– Ollama puhul saate selle leidmiseks kasutada oma eelistatud otsingumootorit, kuna spetsiifilist linki siin ei anta.
Külastage ametlikku Microsofti veebisaiti või nende pühendatud lehti Azure’is ja GitHubis, et saada rohkem teavet Phi-3 Mini ja selle rakenduste kohta. Hugging Face on veel üks väärtuslik ressurss, kust uurida seotud tehisintellektimudeleid ja -tehnoloogiaid.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com