Microsoft, en küçük yapay zeka modeli Phi-3 Mini’yi duyurdu

0

Microsoft, hafif yapılı AI modeli Phi-3 Mini’yi piyasaya sürdü. Bu model, şirketin bu yıl planladığı üç küçük Phi modelinin ilki ve 3,8 milyar parametre ile çalışıyor. GPT-4 gibi büyük dil modellerine göre daha küçük bir veri seti üzerinde eğitildi ve artık Azure, Hugging Face ve Ollama’da kullanılabiliyor. İşte detaylar…

Phi-3 Mini, daha küçük boyutuyla GPT-3.5 gibi büyük dil modelleriyle aynı kapasiteye sahip, ancak daha az kaynak tüketiyor. Microsoft, 7 milyar parametreye sahip Phi-3 Small ve 14 milyar parametreye sahip Phi-3 Medium modellerini de piyasaya sürmeyi planlıyor.

yapay zeka veri merkezi, 100 milyar dolarlık veri merkezi, microsoft yapay zeka, OpenAi yapay zeka, microsoft veri merkezi, stargate süper bilgisayar

Parametreler, bir modelin kaç karmaşık talimatı anlayabileceğini gösterir. Microsoft, Aralık ayında Phi-2’yi piyasaya sürdü ve bu modelin Llama 2 gibi daha büyük modellere benzer performans sergilediğini iddia etti.

Meta kendi işletim sistemini tanıttı! Microsoft bile kullanacak

Phi-3, Phi-2’den daha iyi sonuçlar veriyor ve büyük modellere yakın yanıtlar sağlayabiliyor. Microsoft Azure AI Platformu kurumsal başkan yardımcısı Eric Boyd, Phi-3 Mini’nin küçük form faktörüyle GPT-3.5 kadar yetenekli olduğunu söyledi.

Küçük AI modelleri, genellikle daha düşük maliyetli ve kişisel cihazlarda daha iyi performans gösteriyor. Microsoft, Phi-3’ü küçük veri setleriyle çalışan şirketler için ideal bir çözüm olarak görüyor. Boyd, Phi-3’ün “çocukların kitaplardan ve basit cümle yapılarından öğrendiği” fikriyle eğitildiğini belirtti.

Bu model, Phi-1’in kodlamaya odaklandığı ve Phi-2’nin mantıksal düşünme yeteneklerini geliştirdiği temelden yola çıkıyor. Phi-3, geniş bir genel bilgiye sahip olmasa da, şirketlerin özel uygulamaları için iyi bir seçenek olabilir.

Küçük veri setleri ve düşük hesaplama gücü ihtiyacı, Phi-3’ü birçok şirket için uygun maliyetli kılıyor. Bu, Microsoft’un AI teknolojisinde daha küçük, daha hafif ve daha erişilebilir modeller geliştirme stratejisine uygun bir adım.

Siz bu haber hakkında ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi aşağıdaki yorumlar kısmına yazabilirsiniz.

YORUM YOK

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

Exit mobile version