Согласно открытому сообществу AIGC, Microsoft объявила о добавлении 40 новых моделей в облачную платформу разработки ИИ Azure, таких как Falcon, Phi, Jais, Code Llama, CLIP, Whisper V3, Stable Diffusion и т. д., охватывающих генерацию текста, изображений, кода, речи и другого контента. Разработчикам достаточно использовать API или SDK для быстрой интеграции моделей в свои приложения, поддерживая при этом специализированные функции, такие как тонкая настройка данных и оптимизация инструкций. Кроме того, разработчики могут быстро найти нужный продукт в Model Mall Azure AI, выполнив поиск по ключевому слову, например, введя слово "код" для отображения соответствующей модели.

По данным IT Home 17 ноября, Microsoft представила на конференции Ignite 2023 свою самую маленькую языковую модель Phi-2, обладающую в общей сложности 2,7 млрд параметров, что является значительным улучшением по сравнению с предыдущей версией. Себастьян Бубек (Sebastien Bubeck), глава группы Machine Learning Foundations Group в Microsoft Research, опубликовал в Твиттере скриншоты бенчмарка «MT-Bench», который тестирует реальные возможности больших и малых языковых моделей с помощью мощных языковых моделей, таких как GPT-4. Основываясь на результатах, Phi-2 в некоторых отношениях превосходит модель Meta Llama-2-7 B. Сообщается, что Microsoft выпустила Phi-1 в июне этого года, всего с 1,3 миллиардами параметров, подходящих для таких сценариев, как вопросы и ответы, формат и код чата и т. д. В сентябре Microsoft обновила и выпустила версию Phi-1.5, которая также имеет 1,3 миллиарда параметров и может писать стихи, писать электронные письма и рассказы, а также резюмировать текст.

Odaily Planet Daily News Phi Labs разработала протокол Archway и запустила экологическую магистральную сеть Cosmos, 25% токенов было выделено разработчикам приложений, а 75% — валидаторам. Согласно предыдущим отчетам, протокол Archway, разработанный Phi Labs, представляет собой стимулирующую платформу смарт-контрактов, основанную на Cosmos и вознаграждающую разработчиков.Протокол предоставляет разработчикам инструменты для быстрого создания и запуска масштабируемых межсетевых DApps, вознаграждаемых за их вклад. (БЛОК)

IT House выпустил сегодня статью, в которой говорится, что объем слепой кучи модели ИИ на самом деле не обязательно лучше.Это больше зависит от качества обучающих данных.Недавно Microsoft выпустила языковую модель phi-1 с 1,3 миллиардами параметров , используя высококачественное обучение набору данных «Уровень учебника», говорят, что «фактический эффект лучше, чем GPT 3.5 со 100 миллиардами параметров». Модель основана на архитектуре Transformer, и команда Microsoft использовала данные «учебного уровня» из Интернета и «логически строгий контент», обработанный с помощью GPT-3.5, а также восемь графических процессоров Nvidia A100, чтобы завершить обучение всего за 4 часа. дни . Команда Microsoft заявила, что вместо увеличения количества параметров модели улучшение качества набора данных для обучения модели может повысить точность и эффективность модели, поэтому они использовали высококачественные данные для обучения модели phi-1. . В тесте показатель phi-1 достиг 50,6%, что лучше, чем GPT-3,5 (47%) со 175 миллиардами параметров. Microsoft также заявила, что в следующий раз в HuggingFace будет открыт исходный код phi-1, и это не первый раз, когда Microsoft разрабатывает небольшой LLM.Ранее они создали Orca с 13 миллиардами параметров, которая была обучена с использованием синтетических данных GPT-4. производительность также выше, чем у ChatGPT.