• نموذج Phi-3 Mini الجديد من Microsoft فعال، مع قدرات مشابهة لـ GPT-3.5، لكن بحجم أصغر، مثالي للأجهزة المحمولة.
  • بـ 3.8 مليار معلمة، يعد Phi-3 Mini جزءًا من سلسلة نماذج ذكاء اصطناعي خفيفة تطلقها Microsoft لتحسين قابلية النقل والأداء.
  • يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي العمل محليًا على أجهزة منخفضة الطاقة، مما يوفر الطاقة والتكاليف مقارنة بالمعالجة السحابية، بسعر أقل.

Microsoftأطلقتأول ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي خفيفة، Phi-3 Mini، لجذب قاعدة عملاء أوسع بخيارات اقتصادية، وفقًا لـ Reuters. آخر نموذج يمتلك 3.8 مليار معلمة وهو متاح حاليًا على Ollama وHugging Face وAzure.

حول Phi-3 Mini

Phi-3 Mini هو أول نموذج من ثلاثة نماذج لغة مصغرة (SLM) تطلقه الشركة. وهي تراهن على تقنية من شأنها أن تؤثر بعمق على المجتمع وطريقة عمل الناس.

نائب الرئيس التنفيذي لمنصة Microsoft Azure AI، Eric Boyd، يقول إن Phi-3 Mini « أصغر حجمًا فقط » مقارنة بنماذج مثل GPT-3.5. ومن المتوقع أن يكون أداؤه أفضل على أجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة والهواتف، وأقل تكلفة كنموذج ذكاء اصطناعي مدمج. تم إنشاء كتاب للأطفال بواسطة LLM (نموذج لغة كبير) من قائمة تضم 3000 كلمة لتعليم Phi-3، وهو بالفعل نسخة محسنة لأنه يمكنه التفكير والبرمجة بكفاءة أكبر.

قد ينافس هذا نموذج Llama 3 8B من Meta، الذي بدأ يلحق بـ GPT-4 في بعض المجالات. يستهلك نموذج الذكاء الاصطناعي طاقة أكبر كلما كان أقوى. وبما أن Phi-3 Mini يمكنه العمل محليًا على أجهزة منخفضة الطاقة بدلاً من الاستعانة بمصادر خارجية لمهام الحوسبة في مراكز معالجة سحابية باهظة الثمن، فإن حجمه الصغير مقارنة بمنافسيه يعد ميزة.

إنه صغير بما يكفي ليتم نشره على الهاتف الذكي ويقع أسفل الإصدارات التي تحتوي على 7 و14 مليار معلمة والتي تسمى Phi-3 Small وPhi-3 Medium.

Sébastien Bubeck، نائب رئيس أبحاث GenAI في Microsoft، صرح: « Phi-3 ليس أرخص قليلاً، بل أرخص بشكل كبير، نحن نتحدث عن فرق في التكلفة بعامل 10 مقارنة بالنماذج الأخرى ذات القدرات المماثلة. »

Hugging Face، وهي منصة لنماذج التعلم الآلي، وOllama، وهو إطار عمل لتشغيل النماذج محليًا، وكتالوج نماذج Azure AI، ستوفر نموذج Phi-3-mini فورًا، وفقًا لـ Microsoft.

اقرأ أيضًا:الدليل الشامل لشواحن iPhone في الاتحاد الأوروبي

اقرأ أيضًا:استكشاف شراكة OpenAI وMicrosoft

مزيد من المعلومات

وفقًا لـ Microsoft، فإن نماذج اللغة المصغرة (SLM) أسهل في الاستخدام للشركات ذات الموارد المحدودة، لأنها مصممة لإنجاز مهام أبسط.

تم تحسين نموذج SLM أيضًا لوحدات معالجة الرسومات (GPU) من Nvidia وسيكون متاحًا عبر أداة البرمجيات الخاصة بالشركة، Nvidia Inference Microservices.

منحت Microsoft 1.5 مليار دولار لشركة G42 الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي الإماراتية الأسبوع الماضي. علاوة على ذلك، في الماضي، تعاونت الشركة مع الشركة الناشئة الفرنسية Mistral AI لجعل نماذجها متاحة عبر منصة Azure السحابية.