Según la comunidad abierta de AIGC, Microsoft anunció la incorporación de 40 nuevos modelos a la plataforma de desarrollo en la nube de Azure AI, como Falcon, Phi, Jais, Code Llama, CLIP, Whisper V3, Stable Diffusion, etc., que cubren la generación de texto, imágenes, código, voz y otros contenidos. Los desarrolladores solo necesitan usar API o SDK para integrar rápidamente modelos en sus aplicaciones, al tiempo que admiten funciones personalizadas, como el ajuste fino de datos y la optimización de instrucciones. Además, los desarrolladores pueden encontrar rápidamente el producto adecuado en el centro comercial de modelos de Azure AI buscando por palabra clave, por ejemplo, escribiendo la palabra "código" para mostrar el modelo correspondiente.

Según IT Home el 17 de noviembre, Microsoft lanzó su modelo de lenguaje más pequeño Phi-2 en la conferencia Ignite 2023, con un total de 2.7 mil millones de parámetros, lo que supone una mejora significativa en comparación con la versión anterior. Sebastien Bubeck, jefe del Grupo de Fundamentos de Aprendizaje Automático de Microsoft Research, tuiteó capturas de pantalla del punto de referencia "MT-Bench", que prueba las capacidades del mundo real de modelos de lenguaje grandes y pequeños con modelos de lenguaje potentes, como GPT-4. Según los resultados, Phi-2 supera al modelo Llama-2-7 B de Meta en algunos aspectos. Se informa que Microsoft lanzó Phi-1 en junio de este año, con solo 1.3 mil millones de parámetros, adecuado para escenarios como preguntas y respuestas de control de calidad, formato y código de chat, etc. En septiembre, Microsoft actualizó y lanzó la versión Phi-1.5, que también tiene 1.300 millones de parámetros y puede escribir poemas, escribir correos electrónicos e historias, y resumir texto.

Odaily Planet Daily News Phi Labs desarrolló el protocolo Archway y lanzó la red principal ecológica Cosmos, el 25% de los tokens se asignaron a desarrolladores de aplicaciones y el 75% se asignaron a validadores. Según informes anteriores, el protocolo Archway desarrollado por Phi Labs es una plataforma de contrato inteligente incentivada basada en Cosmos y recompensa a los desarrolladores. El protocolo proporciona a los desarrolladores herramientas para construir y lanzar rápidamente DApps escalables de cadena cruzada. recompensado por sus contribuciones. (EL BLOQUE)

IT House publicó un artículo hoy que indica que el volumen de montón ciego del modelo de IA en realidad no es necesariamente mejor. Depende más de la calidad de los datos de entrenamiento. Microsoft lanzó recientemente un modelo de lenguaje phi-1 con 1.300 millones de parámetros. , usando entrenamiento de conjunto de datos de alta calidad de "Nivel de libro de texto", se dice que "el efecto real es mejor que GPT 3.5 con 100 mil millones de parámetros". El modelo se basa en la arquitectura de Transformer, y el equipo de Microsoft usó datos de "grado de libro de texto" de la web y "contenido lógicamente riguroso" procesado con GPT-3.5, así como ocho GPU Nvidia A100, para completar el entrenamiento en solo 4 dias El equipo de Microsoft dijo que, en lugar de aumentar la cantidad de parámetros del modelo, mejorar la calidad del conjunto de datos de entrenamiento del modelo puede mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Por lo tanto, usaron datos de alta calidad para entrenar el modelo phi-1. . En la prueba, la puntuación de phi-1 alcanzó el 50,6 %, mejor que GPT-3,5 (47 %) con 175 000 millones de parámetros. Microsoft también declaró que phi-1 será de código abierto en HuggingFace a continuación, y esta no es la primera vez que Microsoft desarrolla un LLM pequeño. Anteriormente, crearon un Orca de 13 mil millones de parámetros, que fue entrenado usando datos sintéticos GPT-4. El el rendimiento también es mejor que ChatGPT.