מיקרוסופט חושפת את Phi-4: עוצמה קומפקטית ל-AI במכשיר
מיקרוסופט משיקה מודל AI חדש לעיבוד דיבור, ראייה וטקסט ישירות במכשירים, עם דרישות מחשוב מופחתות משמעותית. זהו צעד נוסף במעבר ל-SLMs יעילים למכשירים ניידים ומחשוב קצה.
Tag: Microsoft
4-Phi של מיקרוסופט: מודלים קומפקטיים
Phi-4 של מיקרוסופט מגדירה מחדש יעילות ב-AI. מודלים קומפקטיים אלו, הכוללים את Phi-4-multimodal ו-Phi-4-Mini, מעבדים טקסט, תמונות ודיבור תוך שימוש בפחות כוח מחשוב. 'תערובת LoRAs' משפרת את היכולות הרב-מודאליות. המודלים מציגים ביצועים מרשימים במדדים, ומציעים נגישות וחיסכון בעלויות עבור יישומים מגוונים.
העצמת חדשנות הדור הבא של פי
מיקרוסופט מציגה את Phi-4 מודלים קטנים וחזקים לטקסט ולמולטימדיה המאפשרים יכולות בינה מלאכותית מתקדמות למפתחים בתחומים שונים תוך שמירה על בטיחות ואבטחה
מיקרוסופט Phi-4: מודל שפה קטן להנמקה מתמטית מורכבת
מיקרוסופט הציגה את Phi-4, מודל שפה קטן עם 14 מיליארד פרמטרים, שנועד לשפר את ההנמקה המתמטית. המודל, הזמין במקור ב-Azure AI Foundry, שוחרר לאחרונה ב-Hugging Face ברישיון MIT. Phi-4 מצטיין בהנמקה מתמטית בזכות נתונים סינתטיים, נתונים אורגניים שאורגנו בקפידה ושיטות אימון חדשניות.
מודל הבינה המלאכותית פורץ הדרך של מיקרוסופט לעיצוב חומרים מגביר את הדיוק פי 10
מיקרוסופט הציגה את MatterGen, מודל שפה גדול פורץ דרך שנועד ליצור חומרים אנאורגניים. מודל זה, הבנוי על ארכיטקטורת מודל דיפוזיה, מסוגל לייעל בהדרגה סוגי אטומים, קואורדינטות וסריגים מחזוריים, ומאפשר יצירה מהירה של חומרים אנאורגניים חדשים ומגוונים. MatterGen מגדיל משמעותית את שיעור החומרים היציבים, הייחודיים והחדשים שנוצרים, והמבנים שנוצרים קרובים פי עשרה למינימום האנרגיה המקומית שלהם. למודל יש פוטנציאל לחולל מהפכה בתחומים כמו טכנולוגיית סוללות ולקדם את הבינה המלאכותית הכללית. MatterGen משתמש בתהליך דיפוזיה ליצירת מבנה גבישי מסודר ויציב ממצב התחלתי אקראי לחלוטין, ומשלב רשתות ניקוד אקווריאנטיות כדי להנחות את המודל להתאים אטומים ופרמטרים של סריג. בנוסף, מודולי מתאם משפרים את הגמישות על ידי התאמה עדינה של המודל למשימות שונות.