微软推出完美适配手机的微型 AI 模型

BTW Media 收录‘微软推出完美适配手机的微型 AI 模型’，因为公开证据显示其与互联网基础设施、治理、运营依赖关系或市场可见性相关。

• 微软新推出的 Phi-3 Mini AI 模型效率高，性能与 GPT-3.5 类似，但体积更小，非常适合手持设备。
• Phi-3 Mini 拥有 38 亿参数，是微软为提升便携性和性能而推出的一系列轻量级 AI 模型中的首款。
• 该 AI 模型可在低功耗硬件上本地运行，与云端处理相比，能节省能源和成本，且价格更低。

据路透社报道，微软推出了三款轻量级 AI 模型中的第一款——Phi-3 Mini，旨在以高性价比的选择吸引更广泛的客户群。该最新模型拥有 38 亿参数，目前已可在 Ollama、Hugging Face 和 Azure 上使用。

关于 Phi-3 Mini

Phi-3 Mini 是公司即将发布的三个小型语言模型（SLM）中的第一个。微软将未来押注于这项技术，预计它会对社会及人们的工作方式产生深远影响。

微软 Azure AI 平台执行副总裁 Eric Boyd 声称，Phi-3 Mini 与 GPT-3.5 等模型相比，“只是在更小的外形尺寸中”。作为紧凑型 AI 模型，它应在笔记本电脑和手机等设备上表现更佳，且成本更低。一个大型语言模型（LLM）使用 3000 个单词的列表创建了一本儿童读物来教导 Phi-3，而 Phi-3 已是一个改进版本，因为它能更有效地进行推理和编码。

这可能与 Meta 的 Llama 3 8B 展开竞争，后者在某些领域开始追赶 GPT-4。AI 模型越强大，消耗的电力和能源就越多。由于 Phi-3 Mini 可在低功耗硬件上本地运行，无需将计算任务外包给昂贵的云端处理中心，因此其小于竞争对手的体积是一项优势。

它体积小巧，足以部署在智能手机上，并且在其之上还有 70 亿和 140 亿参数版本，分别称为 Phi-3 Small 和 Phi-3 Medium。

微软 GenAI 研究副总裁 Sébastien Bubeck 表示：“Phi-3 不仅仅是稍微便宜一点，而是便宜得多，与市面上具有类似功能的其他模型相比，成本差异大约达到 10 倍。”

据微软称，Hugging Face（一个机器学习模型平台）、Ollama（一个本地运行模型的框架）以及 Azure 的 AI 模型目录都将立即提供 Phi-3-mini。

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更多信息

据微软称，小型语言模型（SLM）专为完成更简单的任务而设计，因此对于资源有限的企业来说更易于使用。

该 SLM 还针对英伟达的图形处理单元（GPU）进行了优化，并将通过该公司的软件工具 Nvidia Inference Microservices 提供。

微软上周向总部位于阿联酋的人工智能初创公司 G42 注资 15 亿美元。此外，过去它还曾与法国初创公司 Mistral AI 合作，通过 Azure 云计算平台提供其模型。