مايكروسوفت تطلق تحسينات خالية من الخوادم لنموذج Phi-3 اللغوي الصغير: تعزيز التخصيص والكفاءة

ميكروسوفت، الشريك الرئيسي لشركة OpenAI، تتخذ خطوات لضمان بقائها تنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. اليوم، قدمت الشركة طريقة جديدة لضبط نموذجها الصغير Phi-3 دون الحاجة إلى أن يدير المطورون خوادمهم الخاصة، حيث يتوفر العرض مجانًا في البداية.

ضبط النموذج هو عملية تخصيص نموذج ذكاء اصطناعي لتحسين سلوكه وقدراته لتطبيقات محددة. تم الكشف عن Phi-3 في أبريل، وهو نموذج يحتوي على 3 مليار معلمة، مصمم كخيار اقتصادي للمطورين من طرف ثالث الذين يسعون لبناء تطبيقات. على الرغم من حجمه الأصغر مقارنة بالعديد من النماذج الرائدة—مثل Llama 3.1 من ميتا، الذي يحتوي على 405 مليار معلمة—إلا أن Phi-3 يقدم أداءً يعادل أداء GPT-3.5 من OpenAI، وفقًا لنائب رئيس قسم الذكاء الاصطناعي التوليدي في ميكروسوفت، سيباستيان بوبك.

تتكون عائلة نموذج Phi-3 من ستة متغيرات ذات أعداد مختلفة من المعلمات وأطوال سياق، مما يسمح بمعالجة مدخلات ترتفع من 4,000 إلى 128,000 رمز. تبدأ الأسعار من 0.0003 دولار إلى 0.0005 دولار لكل 1,000 رمز، أو من 0.3 دولار إلى 0.9 دولار لكل مليون رمز، مما يجعلها تنافسية مقابل GPT-4o mini من OpenAI.

مستهدفة الاستخدام المؤسسي، تم تجهيز Phi-3 بإجراءات للحفاظ على النزاهة وتقليل الانحياز والسلوك السام. وقد أكد بوبك في وقت سابق على قابليته للتكيف مع الاحتياجات التجارية المحددة، قائلاً: "يمكنك إدخال بياناتك وضبط هذا النموذج العام لتحقيق أداء ممتاز في التطبيقات المتخصصة."

في الماضي، كان على المطورين إعداد خوادمهم الخاصة عبر Microsoft Azure أو تشغيل النموذج محليًا لأداء ضبط النموذج. ومع ذلك، أطلقت ميكروسوفت الآن خيار "النماذج كخدمة" غير المرتبطة بالخوادم ضمن منصتها لتطوير الذكاء الاصطناعي Azure. يمكن للمطورين الوصول إلى Phi-3-small من خلال هذه النقطة النهائية غير المرتبطة بالخادم، مما يبسط عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.

سيكون Phi-3-vision، الذي يمكنه معالجة المدخلات الصورية، متاحًا قريبًا عبر نقطة النهاية غير المرتبطة بالخادم. بينما يمكن الوصول إلى هذه النماذج عبر منصة Azure الخاصة بميكروسوفت، يجب على المطورين الذين يتطلعون إلى تخصيص نماذجهم النظر في Phi-3-mini وPhi-3-medium، اللذان يدعمان ضبط النموذج باستخدام بيانات طرف ثالث لتجارب ذكاء اصطناعي مخصصة.

تشير ميكروسوفت إلى أن المنصات التعليمية مثل خان أكاديمي تستخدم بالفعل نموذج Phi-3 المعدل لتحسين أداء Khanmigo for Teachers، المدعوم من خدمة Azure OpenAI.

تأتي التقدمات في ضبط النموذج غير المرتبط بالخادم مع هيكل تسعير يبدأ من 0.004 دولار لكل 1,000 رمز (4 دولارات لكل مليون رمز) لنموذج Phi-3-mini-4k-instruct، على الرغم من أن أسعار النموذج المتوسط لا تزال غير معلنة.

تضع هذه الخطوة ميكروسوفت كمنافس قوي في جذب مطوري الذكاء الاصطناعي المؤسسي، خاصة في ضوء الإعلان الأخير من OpenAI عن ضبط نماذج GPT-4o mini مجانًا، المتاحة حتى 2 مليون رمز يوميًا لمستخدمي API المحددين.

مع قيام ميتا بإصدار عائلة Llama 3.1 مفتوحة المصدر، وMistral بتقديم نموذج Mistral Large 2—كلاهما قادر على ضبط النموذج—من الواضح أن المنافسة لتقديم حلول ذكاء اصطناعي مشوقة لتطوير المؤسسات تزداد شراسة. تسعى مزودات الذكاء الاصطناعي لجذب المطورين بتقديم مجموعة متنوعة من خيارات النماذج، من الصغيرة إلى الكبيرة.

Most people like

Find AI tools in YBX

Related Articles
Refresh Articles