माइक्रोसॉफ्ट के CEO सत्या नडेला का कहना है कि प्रमुख AI मॉडल अब विशिष्ट नहीं रहे, बल्कि सामान्य वस्तु की तरह बन रहे हैं। इसका मतलब है कि AI का भविष्य मॉडल बनाने में नहीं, बल्कि उन पर आधारित उपयोगी उत्पाद और सेवाएँ बनाने में है।
माइक्रोसॉफ्ट और आईबीएम छोटे लैंग्वेज मॉडल्स (SLMs) को बढ़ावा देकर AI को कुशल और सुलभ बना रहे हैं। ग्रेनाइट और फाई-4 मॉडल कम संसाधनों में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो AI के सतत भविष्य का मार्ग प्रशस्त करते हैं।
माइक्रोसॉफ्ट की Phi-4 श्रृंखला आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से मल्टीमॉडल प्रोसेसिंग और कुशल, स्थानीय परिनियोजन के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है। Phi-4 मिनी इंस्ट्रक्ट और Phi-4 मल्टीमॉडल मॉडल की विशेषता वाली यह श्रृंखला, एक नए युग की शुरुआत करती है जहां शक्तिशाली AI क्षमताएं अब बड़े पैमाने पर, क्लाउड-आधारित बुनियादी ढांचे तक ही सीमित नहीं हैं।
LLMWare और Qualcomm ने स्नैपड्रैगन एक्स सीरीज प्रोसेसर पर एंटरप्राइज-रेडी एआई क्षमताओं को अनलॉक करने के लिए साझेदारी की घोषणा की। 'मॉडल एचक्यू', एक सॉफ्टवेयर पैकेज, एआई पीसी के लिए निजी पूर्वावलोकन में पेश किया जाएगा, जो ऑन-डिवाइस एआई को सक्षम करेगा।
माइक्रोसॉफ्ट ने एक नया AI मॉडल, Phi-4-multimodal, लॉन्च किया है जो सीधे डिवाइस पर स्पीच, विज़न और टेक्स्ट को प्रोसेस करता है, कंप्यूटेशनल मांगों को कम करता है। यह छोटे लैंग्वेज मॉडल्स (SLMs) पर केंद्रित है।
माइक्रोसॉफ्ट ने फाई-4 पेश किया, जो AI मॉडल्स का एक नया परिवार है। ये मॉडल्स आकार और क्षमता के बीच संतुलन को फिर से परिभाषित करते हैं, टेक्स्ट, इमेज और स्पीच को कुशलतापूर्वक संसाधित करते हैं, कम कम्प्यूटेशनल पावर की मांग करते हैं।
माइक्रोसॉफ्ट ने फाई-4-मल्टीमॉडल और फाई-4-मिनी पेश किए, जो छोटे भाषा मॉडल हैं। फाई-4-मल्टीमॉडल स्पीच, विज़न और टेक्स्ट को एकीकृत करता है। फाई-4-मिनी टेक्स्ट-आधारित कार्यों के लिए कुशल है। ये मॉडल एआई क्षमताओं को बढ़ाते हैं, एप्लीकेशन डेवलपमेंट में क्रांति लाते हैं, और विभिन्न उद्योगों में उपयोग किए जाते हैं।
माइक्रोसॉफ्ट अनुसंधान ने फी-4 लॉन्च किया है, जो 14 बिलियन मापदंडों वाला एक छोटा भाषा मॉडल है, जिसे गणितीय तर्क में सुधार के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल, जो पहले Azure AI Foundry पर उपलब्ध था, अब MIT लाइसेंस के तहत Hugging Face पर खुला है। फी-4 अपने प्रशिक्षण में नवीन तकनीकों का उपयोग करता है, जैसे कि सिंथेटिक डेटा प्री-ट्रेनिंग, ऑर्गेनिक डेटा प्रबंधन और एक नई पोस्ट-ट्रेनिंग योजना। इन नवाचारों के कारण, फी-4 ने एसटीईएम-केंद्रित प्रश्नों के उत्तर देने में अपने शिक्षक मॉडल GPT-4o को भी पीछे छोड़ दिया है।
