- Microsoft の新しい AI モデル「Phi-3 Mini」は、GPT-3.5 と同様の能力を持ちながら小型で効率的であり、ポータブルデバイスに最適です。
- 38 億のパラメーターを持つ Phi-3 Mini は、Microsoft がより優れた携帯性と性能のために投入する軽量 AI モデルシリーズの一部です。
- この AI モデルは低消費電力ハードウェア上でローカル実行できるため、クラウド処理と比較してエネルギーとコストを節約し、低価格です。
Microsoftは、Reuters によると、より幅広い顧客層に低コストの選択肢を提供するため、軽量 AI モデル 3 種の第 1 弾として Phi-3 Mini を発表しました。この最新モデルは 38 億のパラメーターを持ち、現在 Ollama、Hugging Face、Azure で利用可能です。
Phi-3 Mini について
Phi-3 Mini は、同社が発表する 3 つの小型言語モデル（SLM）の最初の製品です。同社は、社会や人々の働き方に大きな影響を与えると期待されるこの技術に賭けています。
Microsoft Azure AI プラットフォームのエグゼクティブバイスプレジデントである Eric Boyd 氏は、Phi-3 Mini は GPT-3.5 のようなモデルよりも「単に小型化されただけ」と述べています。ノート PC やスマートフォンなどのデバイスでより高いパフォーマンスを発揮し、コンパクトな AI モデルとしてコストも抑えられると期待されています。Phi-3 のトレーニングには、LLM（大規模言語モデル）が 3000 語のリストから作成した児童書が使用され、すでに推論とコーディングがより効率的に改良されたバージョンです。
これは、一部の分野で GPT-4 に追いつきつつある Meta の Llama 3 8B と競合する可能性があります。AI モデルは高性能であるほどエネルギー消費が大きくなります。Phi-3 Mini は高価なクラウド処理センターに計算タスクを委託する代わりに、低消費電力ハードウェア上でローカル実行できるため、競合と比較して小型であることが利点となります。
スマートフォンに展開できるほど十分に小型で、70 億パラメーター版の Phi-3 Small、140 億パラメーター版の Phi-3 Medium よりも下位に位置します。
Microsoft の GenAI 研究担当バイスプレジデント、Sébastien Bubeck 氏は次のように述べています。「Phi-3 はわずかに安いのではなく、桁違いに安い。同様の能力を持つ他のモデルと比べて、コスト差は 10 倍にもなります。」
Microsoft によると、機械学習モデルプラットフォームの Hugging Face、モデルをローカル実行するためのフレームワークである Ollama、Azure AI モデルカタログで、Phi-3-mini が即座に提供されます。
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詳細情報
Microsoft によると、SLM はよりシンプルなタスクを実行するために設計されているため、リソースが限られた企業でも簡単に利用できます。
SLM は Nvidia のグラフィック処理装置（GPU）向けに最適化されており、同社のソフトウェアツールである Nvidia Inference Microservices を通じてアクセス可能になります。
Microsoft は先週、UAE の AI スタートアップ G42 に 15 億ドルを出資しました。さらに、過去にはフランスのスタートアップ Mistral AI と提携し、同社のモデルを Azure クラウドプラットフォームを通じて利用可能にしています。