كشفت شركة مايكروسوفت عن نموذج الذكاء الاصطناعي الصغير Phi-3، وهو نموذج يمكنه العمل على الأجهزة، وتوفره الشركة بعدة إصدارات مختلفة.

ويتوفر النموذج بثلاثة إصدارات مختلفة: إصدار Mini بنحو 3.8 مليارات معلمة، وإصدار Small بنحو 7 مليارات معلمة، وإصدار Medium بنحو 14 مليار معلمة. ومن الجدير بالذكر أن المَعلَمات (Parameters) هي المتغيرات في نماذج الذكاء الاصطناعي، وتُستخدم لقياس حجم النماذج وقدراتها.

ويأتي ذلك الإصدار خلفًا للإصدار السابق Phi-2، الذي طرحته الشركة نهاية العام الماضي، بعد أن تفوقت عليه نماذج أخرى منافسة في الأداء، مثل نموذج Llama-3 الصادر حديثًا.

ويأتي النموذج الأصغر الذي يضم 3.8 مليارات معلمة بتحسينات مقارنةً بنموذج Phi-2 السابق مع استخدام موارد أقل بكثير من نماذج اللغات الأكبر حجمًا، ويتفوق نموذج Phi-3 Mini على نموذج Llama 3 من شركة ميتا الذي يضم 8 مليارات معلمة، ونموذج GPT-3 من شركة OpenAI الذي يضم 3.5 مليارات معلمة، وفقًا لمعايير مايكروسوفت الخاصة في قياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.

ونظرًا إلى صغر حجمها، فقد خصصت مايكروسوفت نماذج Phi-3 للأجهزة المنخفضة الطاقة مقارنة بالنماذج الأكبر حجمًا التي عادةً ما تعمل عبر الخوادم.

وقال نائب رئيس مايكروسوفت، إريك بويد، إن النموذج الجديد “قادر على معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة مباشرة على الهاتف الذكي”، مما يجعل النموذج مناسبًا تمامًا للتطبيقات الجديدة التي تتطلب الذكاء الاصطناعي في أي مكان.

ومع أن نماذج مايكروسوفت الجديدة قد تتفوق على النماذج المنافسة في فئتها، لكنها لا تستطيع مجاراة أداء النماذج الكبيرة LLMs المدربة على البيانات المتاحة عبر الإنترنت، لكنها من جهة أخرى توفر أداءً أفضل في الأجهزة لصغر حجم البيانات التي تعمل عليها.

———

المركز السوري للبرمجة – شركة خاصة
مركز معتمد من الهيئة الوطنية لخدمات الشبكة
تصميم وبرمجة واستضافة مواقع انترنت – برمجة تطبيقات موبايل – تنفيذ مشاريع الأتمتة والأرشفة
دمشق شرقي ركن الدين