மைக்ரோசாஃப்ட் ஃபை-4 AI: சிறிய அளவிலான திறன்

ஃபை-4 பகுத்தறிவு: அளவு மற்றும் செயல்திறனின் சமநிலை

மைக்ரோசாஃப்ட் சமீபத்தில் ஃபை தொடரின் மேம்பட்ட சிறிய மொழி மாதிரிகள் (SLMs) மூன்றை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது. இது திறமையான மற்றும் அறிவார்ந்த AI இன் புதிய சகாப்தத்தை முன்னறிவிக்கிறது. இந்த மாதிரிகள், ஃபை-4-பகுத்தறிவு, ஃபை-4-பகுத்தறிவு-பிளஸ் மற்றும் ஃபை-4-மினி-பகுத்தறிவு என பெயரிடப்பட்டுள்ளன. இவை பகுத்தறிவு திறன்களில் கவனம் செலுத்தி வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. சிக்கலான கேள்விகள் மற்றும் பகுப்பாய்வு பணிகளை குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறனுடன் கையாள உதவுகின்றன.

இந்த மாதிரிகளுக்குப் பின்னால் உள்ள வடிவமைப்பு தத்துவம் உள்ளூர் செயலாக்கத்திற்கான செயல்திறனை மேம்படுத்துவதை மையமாகக் கொண்டுள்ளது. இதன் பொருள், அவை கிராஃபிக்ஸ் செயலிகளுடன் கூடிய நிலையான கணினிகள் அல்லது மொபைல் சாதனங்களில் கூட தடையின்றி செயல்பட முடியும். இது வேகம் மற்றும் செயல்திறன் மிக முக்கியமான சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது. இந்த வெளியீடு ஃபை-3 ஆல் போடப்பட்ட அடித்தளத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இது சிறிய மாதிரி குடும்பத்திற்கு பல-முறை ஆதரவைக் கொண்டுவந்தது. இந்த புதுமையான AI தீர்வுகளின் பயன்பாட்டு நோக்கத்தை மேலும் விரிவுபடுத்துகிறது.

14 பில்லியன் அளவுருக்களைக் கொண்ட ஃபை-4-பகுத்தறிவு மாதிரி சிக்கலான சவால்களை எதிர்கொள்ளும் போது, ​​மிகப்பெரிய மாதிரிகளை விட அதிக செயல்திறனை வழங்கும் திறனுக்காக தனித்து நிற்கிறது. மாதிரி கட்டமைப்பு மற்றும் பயிற்சி முறைகளை செம்மைப்படுத்துவதில் மைக்ரோசாஃப்ட் அர்ப்பணிப்புக்கு இது ஒரு சான்றாகும். பரந்த அளவிலான உள்ளீடுகளைப் புரிந்துகொண்டு செயலாக்கக்கூடிய ஒரு பொது-நோக்கு பகுத்தறிவு இயந்திரமாக இந்த மாதிரி வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. விரைவான செயலாக்க நேரங்கள் மற்றும் குறைக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு செலவுகள் தேவைப்படும் தனிநபர்கள் மற்றும் வணிகங்களுக்கு இது ஒரு கவர்ச்சிகரமான விருப்பமாக அமைகிறது.

ஃபை-4-பகுத்தறிவு-பிளஸ்: வலுவூட்டல் கற்றல் மூலம் மேம்படுத்தப்பட்ட துல்லியம்

அதன் சகோதர மாதிரியான ஃபை-4-பகுத்தறிவிலிருந்து முன்னேறி, ஃபை-4-பகுத்தறிவு-பிளஸ் அதே 14 பில்லியன் அளவுருக்களைப் பகிர்ந்து கொள்கிறது. ஆனால் வலுவூட்டல் கற்றல் நுட்பங்கள் மூலம் கூடுதல் மேம்பாடுகளை உள்ளடக்கியது. இந்த சுத்திகரிப்பு செயல்முறையானது, குறிப்பிட்ட பணிகளில் அதன் செயல்திறனின் அடிப்படையில் வெகுமதி சமிக்ஞையை அதிகரிக்க மாதிரிக்கு பயிற்சி அளிப்பதை உள்ளடக்கியது. இது மேம்பட்ட துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மைக்கு வழிவகுக்கிறது. மேலும், ஃபை-4-பகுத்தறிவு-பிளஸ் பயிற்சியின் போது 1.5 மடங்கு அதிகமான டோக்கன்களை செயலாக்குகிறது. இது தரவுகளில் மேலும் நுணுக்கமான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை அறிய அனுமதிக்கிறது. இருப்பினும், இந்த அதிகரித்த செயலாக்கம் நீண்ட செயலாக்க நேரங்கள் மற்றும் அதிக கணினி சக்தி தேவைகளின் விலையில் வருகிறது. துல்லியம் முக்கியமான மற்றும் ஆதாரங்கள் கிடைக்கும் பயன்பாடுகளுக்கு இது பொருத்தமானது.

ஃபை-4-மினி-பகுத்தறிவு: மொபைல் மற்றும் கல்வி பயன்பாட்டிற்கு ஏற்றது

ஸ்பெக்ட்ரமின் மற்ற முனையில் ஃபை-4-மினி-பகுத்தறிவு உள்ளது. இது 3.8 பில்லியன் அளவுரு எண்ணிக்கையுடன் மூன்றில் மிகச் சிறியது. இந்த மாதிரி குறிப்பாக மொபைல் சாதனங்கள் மற்றும் பிற ஆதாரங்கள் குறைவாக உள்ள தளங்களில் பயன்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இதன் முதன்மை கவனம் கணித பயன்பாடுகளில் உள்ளது. இது கல்வி நோக்கங்களுக்காக ஒரு சிறந்த கருவியாக அமைகிறது. இந்த மாதிரி திறமையாகவும், பதிலளிக்கக்கூடியதாகவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. பயனர்கள் சிக்கலான கணக்கீடுகள் மற்றும் சிக்கல் தீர்க்கும் பணிகளை மேற்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. இதன் சிறிய அளவு மற்றும் குறைந்த மின் நுகர்வு மொபைல் பயன்பாடுகள் மற்றும் பிற உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகளில் ஒருங்கிணைக்க ஏற்றதாக அமைகிறது.

சிறிய மொழி மாதிரிகளில் ஒரு புதிய முன்னுதாரணம்

மைக்ரோசாஃப்ட் ஃபை-4 பகுத்தறிவு மாதிரிகளை சிறிய மொழி மாதிரிகளின் ஒரு அற்புதமான வகையாக நிலைநிறுத்துகிறது. வடிகட்டுதல், வலுவூட்டல் கற்றல் மற்றும் உயர்தர பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்துதல் போன்ற நுட்பங்களை ஒன்றிணைப்பதன் மூலம், நிறுவனம் மாதிரி அளவுக்கும் செயல்திறனுக்கும் இடையே ஒரு சரியான சமநிலையை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இந்த மாதிரிகள் கடுமையான தாமத தேவைகள் உள்ள அமைப்புகளில் பயன்படுத்த போதுமான சிறியதாக உள்ளன. அதே நேரத்தில் அவை பெரிய மாதிரிகளைப் போலவே பகுத்தறிவு திறன்களைக் கொண்டுள்ளன. இந்த பண்புகளின் கலவையானது, நிகழ்நேர தரவு பகுப்பாய்வு முதல் சாதன AI செயலாக்கம் வரை பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு தனித்துவமாக பொருந்துகிறது.

பயிற்சி முறை: வலை தரவு, OpenAI மற்றும் டீப் சீக் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துதல்

ஃபை-4 பகுத்தறிவு மாதிரிகளின் வளர்ச்சி பல்வேறு தரவு ஆதாரங்கள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தும் ஒரு அதிநவீன பயிற்சி முறையை உள்ளடக்கியது. ஃபை-4-பகுத்தறிவு வலை தரவு மற்றும் OpenAI இன் o3-மினி மாதிரியிலிருந்து தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளைப் பயன்படுத்தி பயிற்சி அளிக்கப்பட்டது. இது பல்வேறு உரை மற்றும் குறியீட்டிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. மறுபுறம் ஃபை-4-மினி-பகுத்தறிவு டீப் சீக்-ஆர்1 ஆல் உருவாக்கப்பட்ட செயற்கை பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்தி மேலும் செம்மைப்படுத்தப்பட்டது. இது கணித திறன்களுக்கு பெயர் பெற்ற ஒரு சக்திவாய்ந்த மொழி மாதிரி. இந்த செயற்கை தரவுத்தொகுப்பில் உயர்நிலைப் பள்ளி முதல் முனைவர் பட்டம் வரை மாறுபட்ட சிரமம் கொண்ட ஒரு மில்லியன் கணக்கு சிக்கல்கள் உள்ளன. இது சிக்கலான கணித சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் விரிவான பயிற்சியை மாதிரியுடன் வழங்குகிறது.

AI பயிற்சியில் செயற்கை தரவின் சக்தி

செயற்கை தரவு பயிற்சி AI மாதிரிகளில் ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. பயிற்சிக்கு தேவையான எண்ணற்ற பொருட்களை வழங்குவதன் மூலம் உதவுகிறது. இந்த அணுகுமுறையில் டீப் சீக்-ஆர்1 போன்ற ஒரு ஆசிரியர் மாதிரி பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளை உருவாக்கி செறிவூட்டுகிறார். இது மாணவர் மாதிரிக்கு ஏற்ற கற்றல் சூழலை உருவாக்குகிறது. இந்த முறை கணிதம் மற்றும் இயற்பியல் போன்ற துறைகளில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஏனெனில் ஆசிரியர் மாதிரி படிப்படியான தீர்வுகளுடன் எண்ணற்ற சிக்கல்களை உருவாக்க முடியும். இந்த செயற்கை எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் மாணவர் மாதிரி சரியான பதில்களை மட்டும் கற்றுக்கொள்வதில்லை. மேலும் அடிப்படை பகுத்தறிவு மற்றும் சிக்கல் தீர்க்கும் உத்திகளையும் புரிந்து கொள்கிறது. இது மாதிரி பரந்த அளவிலும் ஆழமாகவும் செயல்பட அனுமதிக்கிறது. அதே நேரத்தில் சிறியதாக இருக்கும்போதே பல்வேறு பாடத்திட்டங்களுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றியமைக்கிறது.

செயல்திறன் அளவுகோல்கள்: பெரிய மாதிரிகளை விட சிறந்தது

அவற்றின் சிறிய அளவு இருந்தபோதிலும் ஃபை-4-பகுத்தறிவு மற்றும் ஃபை-4-பகுத்தறிவு-பிளஸ் கணித மற்றும் அறிவியல் அளவுகோல்களில் ஈர்க்கக்கூடிய செயல்திறனை வெளிப்படுத்தியுள்ளன. மைக்ரோசாஃப்ட் கூற்றுப்படி, இந்த மாதிரிகள் OpenAI இன் o1-min மற்றும் DeepSeek1-Distill-Llama-70B போன்ற பெரிய மாதிரிகளை பல முனைவர் பட்ட அளவிலான சோதனைகளில் விஞ்சுகின்றன. மேலும் அமெரிக்க கணித ஒலிம்பியாடுக்கான அணியை தேர்ந்தெடுக்க பயன்படுத்தப்படும் AIME 2025 சோதனையில் (சவாலான மூன்று மணி நேர கணித போட்டி) முழு டீப் சீக்-ஆர்1 மாதிரியையும் (671 பில்லியன் அளவுருக்கள் கொண்டது) கூட மிஞ்சுகின்றன. பகுத்தறிவு திறனைப் பொறுத்தவரை பெரிய மாதிரிகளுடன் போட்டியிடக்கூடிய சிறிய மொழி மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான மைக்ரோசாஃப்ட் அணுகுமுறையின் செயல்திறனை இந்த முடிவுகள் எடுத்துக்காட்டுகின்றன.

முக்கிய செயல்திறன் சிறப்பம்சங்கள்:

• பெரிய மாதிரிகளை மிஞ்சுதல்: முனைவர் பட்ட அளவிலான கணித மற்றும் அறிவியல் சோதனைகளில் OpenAI இன் o1-min மற்றும் DeepSeek1-Distill-Llama-70B ஆகியவற்றை விஞ்சுகிறது.
• AIME 2025 சோதனை: முழு DeepSeek-R1 மாதிரியை விட அதிக மதிப்பெண்களைப் பெறுதல் (671 பில்லியன் அளவுருக்கள்).
• சிறிய அளவு: மற்ற மாதிரிகளை விட கணிசமாக சிறியதாக இருக்கும்போது போட்டி செயல்திறனை பராமரித்தல்.

கிடைக்கும் தன்மை: அஸூர் AI ஃபவுண்டரி மற்றும் ஹக்கிங் ஃபேஸ்

புதிய ஃபை-4 மாதிரிகள் இப்போது அஸூர் AI ஃபவுண்டரி மற்றும் ஹக்கிங் ஃபேஸ் மூலம் அணுகக்கூடியவை. இது டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு இந்த சக்திவாய்ந்த AI கருவிகளை எளிதாக அணுக உதவுகிறது. அஸூர் AI ஃபவுண்டரி AI தீர்வுகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்தவும் ஒரு விரிவான தளத்தை வழங்குகிறது. அதே நேரத்தில் ஹக்கிங் ஃபேஸ் AI மாதிரிகளைப் பகிர்வதற்கும் ஒத்துழைப்பதற்கும் ஒரு சமூகம் சார்ந்த மையத்தை வழங்குகிறது. இந்த பரந்த கிடைக்கும் தன்மை ஃபை-4 மாதிரிகள் பல்வேறு பயன்பாடுகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளில் எளிதாக ஒருங்கிணைக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. வெவ்வேறு தொழில்களில் திறமையான மற்றும் அறிவார்ந்த AI ஐ ஏற்றுக்கொள்வதை விரைவுபடுத்துகிறது.

தொழில்கள் முழுவதும் பயன்பாடுகள்

ஃபை-4 AI மாதிரிகளின் வரிசை பல்வேறு தொழில்களை புரட்சிகரமாக்கும் மகத்தான திறனைக் கொண்டுள்ளது. குறைந்தபட்ச கணக்கீட்டு ஆதாரங்களுடன் சிக்கலான பகுத்தறிவு பணிகளைச் செய்யும் திறன் இருப்பதால் கல்வி முதல் நிதி வரை பயன்பாடுகளுக்கு இது ஒரு சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.

1. கல்வி

கல்வியில் ஃபை-4-மினி-பகுத்தறிவு மொபைல் சாதனங்களில் பயன்படுத்தப்படலாம். இது மாணவர்களுக்கு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல் அனுபவங்களை வழங்குகிறது. இந்த மாதிரி பயிற்சி சிக்கல்களை உருவாக்கலாம், படிப்படியான தீர்வுகளை வழங்கலாம் மற்றும் மாணவர்களுக்கு நிகழ்நேர கருத்துக்களை வழங்கலாம். பல்வேறு பாடத்திட்டங்களுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றியமைக்கும் திறன் இருப்பதால் மாணவர் கற்றல் விளைவுகளை மேம்படுத்த விரும்பும் கல்வியாளர்களுக்கு இது ஒரு மதிப்புமிக்க கருவியாக அமைகிறது.

• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கற்றல்: தனிப்பட்ட மாணவர்களுக்கு ஏற்ற பயிற்சி சிக்கல்கள் மற்றும் கருத்துக்கள்.
• மொபைல் அணுகல்: பயணத்தின்போது கற்றுக்கொள்வதற்காக மொபைல் சாதனங்களில் பயன்பாடு.
• பாடத்திட்ட தழுவல்: பல்வேறு கல்வி பாடத்திட்டங்களுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றியமைத்தல்.

2. நிதி

நிதித்துறையில் ஃபை-4 மாதிரிகளை ஆபத்து மதிப்பீடு, மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் அல்காரிதமிக் வர்த்தகத்திற்காகப் பயன்படுத்தலாம். பெரிய அளவிலான தரவை செயலாக்க மற்றும் வடிவங்களை அடையாளம் காணும் திறன் இருப்பதால் அவை நிதி ஆய்வாளர்கள் மற்றும் வர்த்தகர்களுக்கு மதிப்புமிக்க கருவிகளாகும். நிதி செய்திகள் மற்றும் சமூக ஊடகத் தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவுகளை உருவாக்கவும் இந்த மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தலாம். இது முதலீட்டு முடிவுகளுக்கு மதிப்புமிக்க தகவல்களை வழங்குகிறது.

• ஆபத்து மதிப்பீடு: நிதி அபாயங்களை அடையாளம் கண்டு மதிப்பிடுதல்.
• மோசடி கண்டறிதல்: மோசடியான பரிவர்த்தனைகளை நிகழ்நேரத்தில் கண்டறிதல்.
• அல்காரிதமிக் வர்த்தகம்: முன் வரையறுக்கப்பட்ட அல்காரிதம்களின் அடிப்படையில் வர்த்தகங்களை செயல்படுத்துதல்.

3. சுகாதாரம்

சுகாதாரத் துறையில் ஃபை-4 மாதிரிகளை மருத்துவ நோயறிதல், மருந்து கண்டுபிடிப்பு மற்றும் நோயாளி கண்காணிப்புக்கு பயன்படுத்தலாம். மருத்துவ படங்கள் மற்றும் நோயாளி தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் திறன் இருப்பதால் அவை சுகாதார நிபுணர்களுக்கு மதிப்புமிக்க கருவிகளாகும். தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சை திட்டங்களை உருவாக்கவும் நோயாளி விளைவுகளை கணிக்கவும் இந்த மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.

• மருத்துவ நோயறிதல்: நோய்கள் மற்றும் மருத்துவ நிலைகளை கண்டறிவதில் உதவுதல்.
• மருந்து கண்டுபிடிப்பு: சாத்தியமான மருந்து வேட்பாளர்களை அடையாளம் கண்டு அவற்றின் செயல்திறனை கணித்தல்.
• நோயாளி கண்காணிப்பு: நோயாளி முக்கிய அறிகுறிகளைக் கண்காணித்து அசாதாரணங்களைக் கண்டறிதல்.

4. உற்பத்தி

உற்பத்தித் துறையில் ஃபை-4 மாதிரிகளை முன்கணிப்பு பராமரிப்பு, தரக் கட்டுப்பாடு மற்றும் செயல்முறை மேம்படுத்தலுக்குப் பயன்படுத்தலாம். சென்சார் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து வடிவங்களை அடையாளம் காணும் திறன் இருப்பதால் அவை உற்பத்தி பொறியாளர்களுக்கு மதிப்புமிக்க கருவிகளாகும். உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்தவும் கழிவுகளைக் குறைக்கவும் இந்த மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.

• முன்கணிப்பு பராமரிப்பு: உபகரணங்களின் தோல்விகளை முன்கணித்து பராமரிப்பை முன்கூட்டியே திட்டமிடுதல்.
• தரக் கட்டுப்பாடு: உற்பத்தி செய்யப்பட்ட பொருட்களில் உள்ள குறைபாடுகளை நிகழ்நேரத்தில் கண்டறிதல்.
• செயல்முறை மேம்படுத்தல்: கழிவுகளைக் குறைக்கவும் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல்.

5. சில்லறை விற்பனை

சில்லறை விற்பனை துறையில் ஃபை-4 மாதிரிகளை வாடிக்கையாளர் பிரிவு, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள் மற்றும் சரக்கு மேலாண்மைக்கு பயன்படுத்தலாம். வாடிக்கையாளர் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து வடிவங்களை அடையாளம் காணும் திறன் இருப்பதால் அவை சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் விற்பனை நிபுணர்களுக்கு மதிப்புமிக்க கருவிகளாகும். சரக்கு அளவை மேம்படுத்தவும் இருப்புக் குறைவுகளைக் குறைக்கவும் இந்த மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.

• வாடிக்கையாளர் பிரிவு: வாடிக்கையாளர்களை அவர்களின் நடத்தை மற்றும் விருப்பங்களின் அடிப்படையில் பிரித்தல்.
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள்: தனிப்பட்ட வாடிக்கையாளர்களுக்கு ஏற்ற தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளை பரிந்துரைத்தல்.
• சரக்கு மேலாண்மை: இருப்புக் குறைவுகளைக் குறைக்கவும் கழிவுகளைக் குறைக்கவும் சரக்கு அளவை மேம்படுத்துதல்.

AI இன் எதிர்காலம்: சிறிய மற்றும் திறமையான

ஃபை-4 AI மாதிரிகளின் வரிசை திறமையான மற்றும் அறிவார்ந்த AI இன் வளர்ச்சியில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது. அவற்றின் சிறிய அளவு மற்றும் ஈர்க்கக்கூடிய பகுத்தறிவு திறன்கள் பல்வேறு தொழில்களில் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகின்றன. AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால் சிறிய மற்றும் திறமையான மாதிரிகளை நோக்கிய போக்கு அதிகரிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. ஃபை-4 மாதிரிகள் இந்த போக்கின் முன்னணியில் உள்ளன. AI அனைவருக்கும் அணுகக்கூடியதாகவும் மலிவு விலையிலும் இருக்கும் ஒரு எதிர்காலத்திற்கு வழி வகுக்கின்றன.

பெரிய மொழி மாதிரிகளின் வரம்புகளை கடத்தல்

பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLM கள்) பல்வேறு இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளில் குறிப்பிடத்தக்க திறன்களை நிரூபித்துள்ளன. இருப்பினும் அவற்றின் பரவலான பயன்பாட்டிற்கு தடையாக இருக்கும் சில வரம்புகளுடன் அவை வருகின்றன:

1. கணக்கீட்டு செலவு

LLM களுக்கு பயிற்சி மற்றும் ஊகத்திற்கு கணிசமான கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் தேவை. வரையறுக்கப்பட்ட பட்ஜெட் அல்லது உயர் செயல்திறன் கணினி உள்கட்டமைப்புக்கான அணுகல் உள்ள நிறுவனங்களுக்கு இது ஒரு தடையாக இருக்கலாம். ஃபை-4 மாதிரிகள் அவற்றின் சிறிய அளவுடன் அதிக கணக்கீட்டு செலவுகளை ஏற்படுத்தாமல் AI இன் சக்தியைப் பயன்படுத்த விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு மிகவும் மலிவு மாற்றீட்டை வழங்குகின்றன.

2. தாமதம்

குறிப்பாக சிக்கலான பணிகளைச் செயலாக்கும்போது LLM கள் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க மெதுவாக இருக்கலாம். வேகம் முக்கியமான நிகழ்நேர பயன்பாடுகளில் இந்த தாமதம் ஏற்றுக்கொள்ள முடியாததாக இருக்கலாம். ஃபை-4 மாதிரிகள் அவற்றின் மேம்படுத்தப்பட்ட கட்டிடக்கலையுடன் வேகமான பதில் நேரங்களை வழங்குகின்றன. குறைந்த தாமதம் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.

3. பயன்பாட்டு சவால்கள்

மொபைல் சாதனங்கள் அல்லது உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் போன்ற ஆதாரங்கள் குறைவாக உள்ள சூழல்களில் LLM களைப் பயன்படுத்துவது சவாலாக இருக்கலாம். அவற்றின் பெரிய அளவு மற்றும் அதிக நினைவக தேவைகள் இந்த தளங்களில் அவற்றை திறமையாக இயக்குவதை கடினமாக்கும். ஃபை-4 மாதிரிகள் அவற்றின் சிறிய அளவு மற்றும் குறைந்த நினைவக தடயத்துடன் ஆதாரங்கள் குறைவாக உள்ள சூழல்களில் பயன்படுத்த எளிதானவை. அவை எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.

4. தரவு தேவைகள்

அதிக செயல்திறனை அடைய LLM களுக்கு ஏராளமான பயிற்சி தரவு தேவை. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அணுகல் அல்லது தரவை சேகரிக்க மற்றும் பெயரிட வளங்கள் இல்லாத நிறுவனங்களுக்கு இது ஒரு சவாலாக இருக்கலாம். ஃபை-4 மாதிரிகள் அவற்றின் திறமையான பயிற்சி முறைகளுடன் சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் போட்டி செயல்திறனை அடைய முடியும். வரையறுக்கப்பட்ட தரவு ஆதாரங்களைக் கொண்ட நிறுவனங்களுக்கு அவை மிகவும் அணுகக்கூடியதாக அமைகிறது.

5. சுற்றுச்சூழல் தாக்கம்

பயிற்சி மற்றும் ஊகத்தின் போது LLM கள் அதிக அளவு ஆற்றலை உட்கொள்கின்றன. இது கார்பன் வெளியேற்றம் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் தாக்கத்திற்கு பங்களிக்கிறது. ஃபை-4 மாதிரிகள் அவற்றின் திறமையான கட்டிடக்கலையுடன் குறைந்த ஆற்றலை உட்கொள்கின்றன. நிலையான தன்மை குறித்து அக்கறை கொண்ட நிறுவனங்களுக்கு அவை மிகவும் சுற்றுச்சூழலுக்கு உகந்த விருப்பமாக அமைகின்றன.

எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்கை நோக்கிய மாற்றம்

மையப்படுத்தப்பட்ட தரவு மையத்திற்கு அனுப்புவதற்குப் பதிலாக மூலத்திற்கு நெருக்கமாக தரவைச் செயலாக்குவது எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் ஆகும். இந்த அணுகுமுறை பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

1. குறைக்கப்பட்ட தாமதம்

தரவை உள்நாட்டில் செயலாக்குவதன் மூலம் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் தரவை தொலைநிலை சேவையகத்திற்கு அனுப்புவதுடன் தொடர்புடைய தாமதத்தைக் குறைக்கிறது. தன்னாட்சி வாகனங்கள் மற்றும் தொழில்துறை ஆட்டோமேஷன் போன்ற நிகழ்நேர பதில்கள் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு இது முக்கியமானது.

2. அலைவரிசை சேமிப்பு

எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் நெட்வொர்க்கில் அனுப்பப்பட வேண்டிய தரவின் அளவைக் குறைக்கிறது. இதன் விளைவாக அலைவரிசை சேமிக்கப்படுகிறது. வரையறுக்கப்பட்ட அல்லது விலை உயர்ந்த நெட்வொர்க் இணைப்பு உள்ள பகுதிகளில் இது மிகவும் முக்கியமானது.

3. மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு

உள்ளூர் நெட்வொர்க்கிற்குள் முக்கியமான தரவைப் வைத்திருப்பதன் மூலம் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் பாதுகாப்பை மேம்படுத்தலாம். இடைமறித்தல் அல்லது அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகல் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது.

4. மேம்படுத்தப்பட்ட நம்பகத்தன்மை

நெட்வொர்க் இணைப்பு குறுக்கிடப்பட்டாலும் பயன்பாடுகள் தொடர்ந்து இயங்க எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் அனுமதிப்பதன் மூலம் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்தலாம்.

5. அளவிடக்கூடிய தன்மை

ஒற்றை மையப்படுத்தப்பட்ட சேவையகத்தை நம்புவதற்குப் பதிலாக பல சாதனங்களில் செயலாக்க சக்தியை விநியோகிப்பதன் மூலம் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் அளவிடக்கூடிய தன்மையை மேம்படுத்தலாம்.

ஃபை-4 மாதிரிகள் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றது. ஏனெனில் அவற்றின் சிறிய அளவு, குறைந்த தாமதம் மற்றும் ஆதாரங்கள் குறைவாக உள்ள சாதனங்களில் திறமையாக இயங்கும் திறன். ஸ்மார்ட்போன்கள், சென்சார்கள் மற்றும் கேட்வேக்கள் போன்ற எட்ஜ் சாதனங்களில் அவற்றை பயன்படுத்தலாம். நெட்வொர்க்கின் விளிம்பில் அறிவார்ந்த செயலாக்கம் மற்றும் முடிவெடுப்பதை செயல்படுத்தலாம்.

சிறிய மொழி மாதிரிகளுக்கான எதிர்கால திசைகள்

ஃபை-4 மாதிரிகளின் வளர்ச்சி சிறிய மொழி மாதிரிகளின் புதிய சகாப்தத்தின் ஆரம்பம் மட்டுமே. எதிர்கால ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு முயற்சிகள் கவனம் செலுத்த வாய்ப்புள்ளது:

1. பகுத்தறிவு திறன்களை மேம்படுத்துதல்

சிறிய மொழி மாதிரிகளின் பகுத்தறிவு திறன்களை மேம்படுத்துவதற்கான புதிய நுட்பங்களை ஆராய்ச்சியாளர்கள் தொடர்ந்து ஆராய்வார்கள். இதில் புதிய பயிற்சி முறைகளை உருவாக்குதல், வெளிப்புற அறிவு ஆதாரங்களை இணைத்தல் அல்லது நாவல் மாதிரி கட்டமைப்புகளை வடிவமைத்தல் ஆகியவை அடங்கும்.

2. பல முறை ஆதரவை விரிவாக்குதல்

எதிர்கால சிறிய மொழி மாதிரிகள் உரை, படங்கள் மற்றும் ஆடியோ போன்ற பல முறைகளை ஆதரிக்க வாய்ப்புள்ளது. இது உள்ளீடுகளின் பரந்த வரம்பை செயலாக்க மற்றும் புரிந்து கொள்ளவும் மேலும் விரிவான வெளியீடுகளை உருவாக்கவும் உதவும்.

3. பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்துதல்

சிறிய மொழி மாதிரிகளின் பொதுமைப்படுத்தும் திறன்களை மேம்படுத்த ஆராய்ச்சியாளர்கள் பணியாற்றுவார்கள். பல்வேறு பணிகள் மற்றும் டொமைன்களில் சிறப்பாக செயல்பட அனுமதிக்கிறது. இதில் பரிமாற்ற கற்றல், மெட்டா-கற்றல் அல்லது டொமைன் தழுவல் போன்ற நுட்பங்களை உருவாக்குதல் ஆகியவை அடங்கும்.

4. ஆற்றல் நுகர்வு குறைத்தல்

சிறிய மொழி மாதிரிகளின் ஆற்றல் நுகர்வுகளைக் குறைப்பது எதிர்கால ஆராய்ச்சிக்கான முக்கிய மையமாக இருக்கும். இதில் புதிய வன்பொருள் கட்டமைப்புகளை உருவாக்குதல், மாதிரி சுருக்க நுட்பங்களை மேம்படுத்துதல் அல்லது மாற்று கணினி முன்னுதாரணங்களை ஆராய்வது ஆகியவை அடங்கும்.

5. நெறிமுறை கவலைகளை கையாளுதல்

சிறிய மொழி மாதிரிகள் மிகவும் சக்திவாய்ந்ததாகவும் பரவலாகவும் மாறும்போது சார்புநிலை, நியாயம் மற்றும் தனியுரிமை போன்ற நெறிமுறை கவலைகளை நிவர்த்தி செய்வது முக்கியம். இந்த அபாயங்களைக் குறைக்கவும் AI பொறுப்புடனும் நெறிமுறையுடனும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிப்படுத்தவும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் நுட்பங்களை உருவாக்க வேண்டும்.

ஃபை-4 மாதிரிகள் AI துறையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கின்றன. சிறிய மொழி மாதிரிகள் பெரிய மாதிரிகளுடன் போட்டி செயல்திறனை அடைய முடியும் என்பதை நிரூபிக்கிறது. அதே நேரத்தில் செயல்திறன், தாமதம் மற்றும் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகிறது. AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால் சிறிய மற்றும் திறமையான மாதிரிகளை நோக்கிய போக்கு அதிகரிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. AI அனைவருக்கும் அணுகக்கூடியதாகவும் மலிவு விலையிலும் இருக்கும் ஒரு எதிர்காலத்திற்கு வழி வகுக்கிறது.