مايكروسوفت في 3: نموذج لغة مدمج يترك تأثيرات كبيرة على تكامل الذكاء الاصطناعي في الشركات

أعلنت شركة Microsoft عن إطلاق Phi-3، نموذج لغوي قوي يحتوي على 3 مليار معلمة، يقدم مهارات استدلال متطورة مقارنة بالنماذج الأكبر، ولكن بتكلفة أقل بكثير. تم تطوير Phi-3 بواسطة Microsoft Research، وسيكون متاحًا على منصة Azure AI، مما يمكّن الشركات من الاستفادة من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المبتكرة في تطبيقات متنوعة.

قال سيباستيان بوبك، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي التوليدي في Microsoft: "ما يهم هو أن لدينا نموذجًا مضغوطًا بقدرات تنافس النماذج الأكبر حجماً، ويقترب أداءه من GPT-3.5." وأضاف: "التقدم الذي حققناه يتجاوز التوقعات الأولية، إذ لم يتوقع أحد الحجم المطلوب لتحقيق هذه القدرات."

يعتبر Phi-3 علامة فارقة جديدة في استكشاف Microsoft للنماذج اللغوية المدمجة. بدأت السلسلة بـ Phi-1 العام الماضي، تلتها Phi-1.5 وPhi-2، وقد أظهرت السلسلة أداءً ممتازًا في البرمجة، والتفكير المنطقي، ومعايير اللغة الطبيعية، مع نماذج تتراوح من 1 إلى 2 مليار معلمة.

حلول ذكاء اصطناعي فعالة من حيث التكلفة للشركات

قال إريك بوييد، نائب الرئيس التنفيذي لمنصة Azure AI: "مع رؤية العملاء لما هو ممكن، يسعون بشغف للابتكار." وأضاف: "على Azure، نحن نسهل تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تلبي احتياجاتهم. سنقدم دائمًا النماذج الأكثر تقدمًا، مع دفع حدود الابتكار بينما نوفر خيارات من الدرجة الأولى في كل مستوى سعري."

مع Phi-3، قامت Microsoft بتصميم نموذج متعدد الاستخدامات يحتوي على 3 مليار معلمة، يشبه قدراته النماذج الرائدة مثل GPT-3.5 من OpenAI، ولكن بتكلفة أقل بكثير وقابل للتكيف لتشغيله على الأجهزة القياسية وحتى الهواتف الذكية. هذه الخطوة في كفاءة المعلمات تفتح آفاقاً جديدة للذكاء الاصطناعي للشركات التي كانت قد اعتبرتها مكلفة جداً في السابق.

التزام بالذكاء الاصطناعي المسؤول

تضع Microsoft مبدأ الذكاء الاصطناعي المسؤول في طليعة تطوير Phi-3، حيث خضعت بيانات تدريب النموذج لتمحيص شامل للكشف عن السمية والانحياز، مدعومة بإجراءات أمان إضافية. تتيح هذه approach الدقيقة للشركات، خاصة في القطاعات المنظمة، الاستفادة من ميزات Phi-3 المتقدمة بثقة.

من الناحية التقنية، يعمل Phi-3 على واجهة تشغيل ONNX المحسّنة لوحدات معالجة الرسوميات NVIDIA، مما يتيح النشر الموزع عبر وحدات معالجة متعددة أو آلات لزيادة الإنتاجية. وتستخدم بنيته آليات انتباه فعالة ودقة رقمية محسّنة، مما يوفر أداءً عاليًا مع حجم نموذج مضغوط نسبيًا.

تمكين الشركات من الذكاء الاصطناعي المتقدم في معالجة اللغة الطبيعية

أوضح بوبك: "الميزة في هذه الطبقة الأساسية في نموذج أصغر هي أن الشركات يمكنها تعديلها ببياناتها لتحقيق نتائج استثنائية في مجالات محددة." وأضاف: "حتى في المجالات المتخصصة، يبقى الذكاء العام أمرًا حيويًا."

تعدّ مقدمة Phi-3، ودمجه في منصة Azure AI، تقدماً كبيراً في جعل قدرات النماذج اللغوية الضخمة متاحة وبتكلفة معقولة للشركات من جميع الأحجام. مع سعي المنظمات لتفعيل الذكاء الاصطناعي واستغلال قيمة البيانات غير المنظمة، ستثبت النماذج المخصصة مثل Phi-3 أنها ضرورية لتحقيق هذا الطموح.