- يشكل Phi-3-mini الإصدار الأول من ثلاثية نماذج اللغة الصغيرة (SLM) من Microsoft.
- أكد Sébastien Bubeck، نائب رئيس أبحاث GenAI في Microsoft، على مزاياه السعرية الكبيرة مقارنة بالنماذج المماثلة في السوق.
- وفقًا لـ Microsoft، تم تصميم نماذج اللغة الصغيرة (SLM) لأداء مهام أبسط، مما يجعلها أسهل في الاستخدام للشركات ذات الموارد المحدودة.
أطلقت Microsoft الإصدار التالي من نموذج الذكاء الاصطناعي الخفيف الخاص بها، Phi-3 Mini، وهو الأول من بين ثلاثة نماذج أصغر تخطط الشركة لإصدارها.
تمثل هذه المبادرة الجهد الاستراتيجي للشركة لاستهداف قاعدة عملاء أوسع من خلال تقديم خيارات أكثر بأسعار معقولة في قطاع تقنيات الذكاء الاصطناعي المتنامي.
نموذج الذكاء الاصطناعي Phi-3-mini
يشكل Phi-3-mini الإصدار الأول من ثلاثية نماذج اللغة الصغيرة (SLM) من Microsoft.
تراهن الشركة بقوة على هذه النماذج، مدركةً أن لديها القدرة على إحداث ثورة في الصناعات وإعادة تعريف كيفية تفاعل الناس مع التكنولوجيا في حياتهم المهنية.
كما ذكر Sébastien Bubeck، نائب رئيس أبحاث GenAI في Microsoft: «Phi-3 ليس أرخص قليلاً، بل أرخص بكثير، نحن نتحدث عن فرق في التكلفة يصل إلى 10 أضعاف مقارنة بالنماذج الأخرى ذات القدرات المماثلة المتاحة في السوق.»
اقرأ أيضًا:ما هما النوعان الرئيسيان لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
اقرأ أيضًا:OpenAI و Meta تستعدان لإطلاق نماذج ذكاء اصطناعي مزودة بقدرات «التفكير»
تم تصميم نماذج اللغة الصغيرة (SLM) لأداء مهام أبسط
مصممة للتعامل مع المهام الأبسط، تقدم نماذج اللغة الصغيرة (SLM) مثل Phi-3-mini حلولًا عملية مناسبة للشركات التي تعمل بموارد محدودة.
وفقًا للشركة، سيكون Phi-3-mini متاحًا فورًا في كتالوج نماذج الذكاء الاصطناعي على Azure، منصة الخدمات السحابية من Microsoft، و Hugging Face، منصة نماذج التعلم الآلي، و Ollama، إطار عمل لتشغيل النماذج على أجهزة الكمبيوتر المحلية.
بالإضافة إلى ذلك، تم تحسين نموذج اللغة الصغيرة (SLM) لوحدات معالجة الرسومات (GPU) من Nvidia ودمجه مع أداة البرامج من Nvidia، Nvidia Inference Microservices (NIM)، لتعزيز إمكانية الوصول والأداء.