Компания Microsoft представила следующую версию своей модели искусственного интеллекта Phi-3 Mini. Она стала первой из трёх небольших ИИ-моделей, которые софтверный гигант планирует выпустить в свет.
Источник изображения: geralt/Pixabay
Phi-3 Mini с 3,8 млрд параметров обучается на наборе данных, который меньше по сравнению с массивом, используемым для обучения больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4. В настоящее время Phi-3 Mini доступна на облачной платформе Azure, а также в Hugging Face и Ollama. В дополнение к этому Microsoft планирует выпустить ИИ-модели Phi-3 Small с 7 млрд параметров и Phi-3 Medium с 14 млрд параметров.
В декабре прошлого года Microsoft выпустила модель Phi-2, которая работала так же хорошо, как и более крупные модели, такие как Llama 2. По словам разработчиков, Phi-3 работает лучше предыдущей версии и может давать ответы, близкие к тем, что дают модели в 10 раз больше. Корпоративный вице-президент Microsoft Azure AI Platform Эрик Бойд (Eric Boyd) заявил, что Phi-3 Mini по своим возможностям не уступает таким LLM, как GPT-3.5, и выполнена «в меньшем форм-факторе».
По сравнению с более крупными аналогами, небольшие ИИ-модели обычно дешевле в эксплуатации и лучше работают на персональных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки. В начале этого года СМИ писали, что Microsoft создала отдельную команду для разработки именно небольших ИИ-моделей. Наряду с Phi компания также создала модель Orca-Math, которая ориентирована на решение математических задач.
Конкуренты Microsoft занимаются разработкой небольших ИИ-моделей, многие из которых нацелены на решение более простых задач, таких как обобщение документов или помощь в написании программного кода. К примеру, модели Gemma 2B и 7B от Anthropic могут обрабатывать большие научные статьи с графиками и быстро обобщать их, а недавно выпущенная модель Llama 3 от Meta✴ может использоваться для создания чат-ботов и помощи в написании кода.
По словам Бойда, разработчики обучали Phi-3 по «учебному плану». Они вдохновлялись тем, как дети учатся на сказках, читаемых перед сном. Это книги с более простыми словами и структурами предложений, но в то же время зачастую в них поднимаются важные темы. Поскольку существующей литературы для детей при тренировке Phi-3 не хватало, разработчики взяли список из более чем 3000 тем и попросили большие языковые модели написать дополнительные «детские книги» специально для обучения Phi-3.
Бойд добавил, что Phi-3 просто развивает дальше то, чему обучились предыдущие итерации ИИ-модели. Если Phi-1 была ориентирована на кодирование, а Phi-2 начала учиться рассуждать, то Phi-3 ещё лучше справляется с кодированием и рассуждениями. Хотя модели семейства Phi-3 обладают некоторыми общими знаниями, они не могут превзойти GPT-4 или другие LLM по широте охвата.