ఫై-4-మల్టీమోడల్: మల్టీమోడల్ AIకి ఏకీకృత విధానం
ఫై-4-మల్టీమోడల్ అనేది మల్టీమోడల్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ రంగంలో మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క మార్గదర్శక ప్రయత్నం. 5.6 బిలియన్ పారామితులతో, ఈ మోడల్ స్పీచ్, விஷன் మరియు టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్‌ను ఒకే, సమగ్ర ఆర్కిటెక్చర్‌లో సజావుగా అనుసంధానిస్తుంది. ఈ వినూత్న విధానం వినియోగదారుల అవసరాలకు అనుగుణంగా, నిరంతర అభివృద్ధికి మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క నిబద్ధతను ప్రతిబింబిస్తుంది.
ఫై-4-మల్టీమోడల్ అభివృద్ధి అధునాతన క్రాస్-మోడల్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది మరింత సహజమైన, సందర్భోచితంగా అవగాహనతో కూడిన పరస్పర చర్యలను ప్రోత్సహిస్తుంది. ఫై-4-మల్టీమోడల్‌తో కూడిన పరికరాలు వివిధ ఇన్‌పుట్ పద్ధతులను ఏకకాలంలో అర్థం చేసుకోగలవు. ఇది మాట్లాడే భాషను అర్థం చేసుకోవడం, చిత్రాలను విశ్లేషించడం మరియు టెక్స్ట్ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడంలో சிறந்து விளங்குகிறது. ఇంకా, ఇది గణన ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించడం ద్వారా ఆన్-డివైస్ ఎగ్జిక్యూషన్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేస్తూ, అత్యంత సమర్థవంతమైన, తక్కువ జాప్యం అనుమితిని అందిస్తుంది.
ఫై-4-మల్టీమోడల్ యొక్క నిర్వచించే లక్షణాలలో ఒకటి దాని ఏకీకృత నిర్మాణం. విభిన్న పద్ధతుల కోసం సంక్లిష్ట పైప్‌లైన్‌లు లేదా ప్రత్యేక మోడల్‌లపై ఆధారపడే సాంప్రదాయ విధానాల వలె కాకుండా, ఫై-4-మల్టీమోడల్ ఒకే సంస్థగా పనిచేస్తుంది. ఇది ఒకే ప్రాతినిధ్య స్థలంలో టెక్స్ట్, ఆడియో మరియు విజువల్ ఇన్‌పుట్‌లను సమర్ధవంతంగా నిర్వహిస్తుంది. ఈ క్రమబద్ధమైన డిజైన్ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది, అభివృద్ధి ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది.
ఫై-4-మల్టీమోడల్ యొక్క నిర్మాణం దాని పనితీరు మరియు బహుముఖ ప్రజ్ఞను పెంచడానికి అనేక మెరుగుదలలను కలిగి ఉంది. వీటితొ పాటు:
- పెద్ద పదజాలం: మెరుగైన ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను సులభతరం చేస్తుంది.
- బహుభాషా మద్దతు: విభిన్న భాషా సందర్భాలలో మోడల్ యొక్క వర్తింపును విస్తరిస్తుంది.
- ఇంటిగ్రేటెడ్ లాంగ్వేజ్ రీజనింగ్: మల్టీమోడల్ ఇన్‌పుట్‌లతో భాషా అవగాహనను మిళితం చేస్తుంది.
ఈ పురోగతులు పరికరాలు, ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లపై విస్తరించడానికి అనువైన కాంపాక్ట్, అత్యంత సమర్థవంతమైన మోడల్‌లో సాధించబడతాయి. ఫై-4-మల్టీమోడల్ యొక్క విస్తరించిన సామర్థ్యాలు, అనుకూలత అప్లికేషన్ డెవలపర్‌లు, వ్యాపారాలు, పరిశ్రమలకు వినూత్న మార్గాల్లో AIని ఉపయోగించుకోవడానికి అనేక అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేస్తాయి.
స్పీచ్-సంబంధిత టాస్క్‌ల డొమైన్‌లో, ఫై-4-మల్టీమోడల్ అసాధారణమైన నైపుణ్యాన్ని ప్రదర్శించింది, ఓపెన్ మోడల్స్‌లో అగ్రగామిగా నిలిచింది. ముఖ్యంగా, ఇది ఆటోమేటిక్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ (ASR), స్పీచ్ ట్రాన్స్‌లేషన్ (ST) రెండింటిలోనూ WhisperV3, SeamlessM4T-v2-Large వంటి ప్రత్యేక మోడల్‌లను అధిగమించింది. ఇది హగ్గింగ్‌ఫేస్ ఓపెన్ ASR లీడర్‌బోర్డ్‌లో అగ్రస్థానాన్ని పొందింది, 6.14% అద్భుతమైన వర్డ్ ఎర్రర్ రేట్‌ను సాధించింది, మునుపటి ఉత్తమ 6.5% (ఫిబ్రవరి 2025 నాటికి)ని అధిగమించింది. అంతేకాకుండా, GPT-4o మోడల్‌తో పోల్చదగిన పనితీరు స్థాయిలను సాధించి, స్పీచ్ సారాంశాన్ని విజయవంతంగా అమలు చేయగల సామర్థ్యం ఉన్న కొన్ని ఓపెన్ మోడళ్లలో ఇది ఒకటి.
స్పీచ్ క్వశ్చన్ ఆన్సరింగ్ (QA) టాస్క్‌లలో జెమిని-2.0-ఫ్లాష్, GPT-4o-రియల్‌టైమ్-ప్రివ్యూ వంటి మోడళ్లతో పోలిస్తే ఫై-4-మల్టీమోడల్ కొంచెం గ్యాప్‌ను ప్రదర్శిస్తుంది, ప్రధానంగా దాని చిన్న పరిమాణం, పర్యవసానంగా వాస్తవ QA పరిజ్ఞానాన్ని నిలుపుకోవడంలో పరిమితుల కారణంగా, భవిష్యత్ పునరావృతాలలో ఈ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి నిరంతర ప్రయత్నాలు జరుగుతున్నాయి.
స్పీచ్‌కు మించి, ఫై-4-మల్టీమోడల్ వివిధ బెంచ్‌మార్క్‌లలో అద్భుతమైన விஷன் సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది గణిత, శాస్త్రీయ తార్కికతలో ముఖ్యంగా బలమైన పనితీరును సాధిస్తుంది. దాని కాంపాక్ట్ పరిమాణం ఉన్నప్పటికీ, మోడల్ సాధారణ మల్టీమోడల్ టాస్క్‌లలో పోటీ పనితీరును నిర్వహిస్తుంది, వీటిలో:
- డాక్యుమెంట్, చార్ట్ అర్థం చేసుకోవడం
- ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ (OCR)
- విజువల్ సైన్స్ రీజనింగ్
ఇది జెమిని-2-ఫ్లాష్-లైట్-ప్రివ్యూ, క్లాడ్-3.5-సొనెట్ వంటి పోల్చదగిన మోడల్‌ల పనితీరును సరిపోలుస్తుంది లేదా మించిపోయింది.
ఫై-4-మినీ: టెక్స్ట్ ఆధారిత టాస్క్‌ల కోసం కాంపాక్ట్ పవర్‌హౌస్
ఫై-4-మల్టీమోడల్‌కు పూరకంగా ఫై-4-మినీ ఉంది, ఇది టెక్స్ట్ ఆధారిత టాస్క్‌లలో వేగం, సామర్థ్యం కోసం రూపొందించబడిన 3.8 బిలియన్ పారామీటర్ మోడల్. ఈ దట్టమైన, డీకోడర్-మాత్రమే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఫీచర్లు:
- గ్రూప్డ్-క్వెరీ అటెన్షన్
- 200,000 పదాల పదజాలం
- షేర్డ్ ఇన్‌పుట్-అవుట్‌పుట్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు
దాని కాంపాక్ట్ పరిమాణం ఉన్నప్పటికీ, ఫై-4-మినీ అనేక రకాల టెక్స్ట్ ఆధారిత టాస్క్‌లలో పెద్ద మోడల్‌లను స్థిరంగా అధిగమిస్తుంది, వీటిలో:
- రీజనింగ్
- గణితం
- కోడింగ్
- ఇన్స్ట్రక్షన్ ఫాలోయింగ్
- ఫంక్షన్ కాలింగ్
ఇది 128,000 టోకెన్‌ల వరకు సీక్వెన్స్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది, అసాధారణమైన ఖచ్చితత్వం, స్కేలబిలిటీని అందిస్తుంది. ఇది టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్‌లో అధిక పనితీరు అవసరమయ్యే అధునాతన AI అప్లికేషన్‌లకు శక్తివంతమైన పరిష్కారంగా చేస్తుంది.
ఫంక్షన్ కాలింగ్, ఇన్స్ట్రక్షన్ ఫాలోయింగ్, లాంగ్ కాంటెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్, రీజనింగ్ అన్నీ ఫై-4-మినీ వంటి చిన్న లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ బాహ్య పరిజ్ఞానం, కార్యాచరణను యాక్సెస్ చేయడానికి, వాటి కాంపాక్ట్ పరిమాణం విధించిన పరిమితులను సమర్థవంతంగా అధిగమించడానికి వీలు కల్పించే శక్తివంతమైన సామర్థ్యాలు. ఒక ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్ ద్వారా, ఫంక్షన్ కాలింగ్ మోడల్‌ను స్ట్రక్చర్డ్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లతో సజావుగా అనుసంధానించడానికి అధికారం ఇస్తుంది.
యూజర్ అభ్యర్థనతో సమర్పించినప్పుడు, ఫై-4-మినీ వీటిని చేయగలదు:
- ప్రశ్న ద్వారా రీజన్.
- తగిన పారామితులతో సంబంధిత ఫంక్షన్‌లను గుర్తించి, ఇన్వోక్ చేయండి.
- ఫంక్షన్ అవుట్‌పుట్‌లను స్వీకరించండి.
- ఈ ఫలితాలను దాని ప్రతిస్పందనలలో చేర్చండి.
ఇది విస్తరించదగిన, ఏజెన్టిక్-ఆధారిత వ్యవస్థను సృష్టిస్తుంది, ఇక్కడ మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలను బాహ్య టూల్స్, అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు (APIలు), డేటా సోర్సెస్‌కు బాగా నిర్వచించబడిన ఫంక్షన్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ల ద్వారా కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా పెంచవచ్చు. ఫై-4-మినీ ద్వారా ఆధారితమైన స్మార్ట్ హోమ్ కంట్రోల్ ఏజెంట్, వివిధ పరికరాలు, కార్యాచరణలను సజావుగా నిర్వహించడం దీనికి ఒక ఉదాహరణ.
ఫై-4-మినీ, ఫై-4-మల్టీమోడల్ రెండింటి యొక్క చిన్న ఫుట్‌ప్రింట్‌లు వాటిని కంప్యూట్-పరిమిత అనుమితి వాతావరణాలకు అసాధారణంగా బాగా సరిపోయేలా చేస్తాయి. ఈ మోడల్స్ ఆన్-డివైస్ విస్తరణకు ముఖ్యంగా ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి, ప్రత్యేకించి క్రాస్-ప్లాట్‌ఫారమ్ లభ్యత కోసం ONNX రన్‌టైమ్‌తో మరింత ఆప్టిమైజ్ చేసినప్పుడు. వాటి తగ్గిన గణన అవసరాలు తక్కువ ఖర్చులు, గణనీయంగా మెరుగైన జాప్యానికి అనువదిస్తాయి. విస్తరించిన కాంటెక్స్ట్ విండో మోడల్స్ డాక్యుమెంట్‌లు, వెబ్ పేజీలు, కోడ్, మరిన్నింటితో సహా విస్తృతమైన టెక్స్ట్ కంటెంట్‌పై ప్రాసెస్ చేయడానికి, రీజన్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఫై-4-మినీ, ఫై-4-మల్టీమోడల్ రెండూ బలమైన రీజనింగ్, లాజిక్ సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తాయి, విశ్లేషణాత్మక పనులకు బలమైన పోటీదారులుగా నిలుస్తాయి. వాటి కాంపాక్ట్ పరిమాణం ఫైన్-ట్యూనింగ్ లేదా అనుకూలీకరణ ఖర్చును కూడా సులభతరం చేస్తుంది, తగ్గిస్తుంది.
రియల్ వరల్డ్ అప్లికేషన్స్: ట్రాన్స్‌ఫార్మింగ్ ఇండస్ట్రీస్
ఈ మోడల్స్ యొక్క డిజైన్ వాటిని సంక్లిష్టమైన పనులను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, వాటిని ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ దృశ్యాలు, పరిమిత గణన వనరులతో కూడిన వాతావరణాలకు అనువైనవిగా చేస్తుంది. ఫై-4-మల్టీమోడల్, ఫై-4-మినీ యొక్క విస్తరించిన సామర్థ్యాలు వివిధ పరిశ్రమలలో ఫై యొక్క అప్లికేషన్‌ల పరిధులను విస్తృతం చేస్తున్నాయి. ఈ మోడల్స్ AI పర్యావరణ వ్యవస్థలలో విలీనం చేయబడుతున్నాయి, విస్తృత శ్రేణి వినియోగ కేసులను అన్వేషించడానికి ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
కొన్ని బలవంతపు ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
విండోస్‌లో ఇంటిగ్రేషన్: లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ శక్తివంతమైన రీజనింగ్ ఇంజిన్‌లుగా పనిచేస్తాయి. ఫై వంటి చిన్న లాంగ్వేజ్ మోడల్స్‌ను విండోస్‌లో ఇంటిగ్రేట్ చేయడం సమర్థవంతమైన కంప్యూట్ సామర్థ్యాలను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది, అన్ని అప్లికేషన్‌లు, యూజర్ ఎక్స్‌పీరియన్సెస్‌లో సజావుగా ఇంటిగ్రేట్ చేయబడిన నిరంతర ఇంటెలిజెన్స్ భవిష్యత్తుకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది. Copilot+ PCలు ఫై-4-మల్టీమోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలను పెంచుతాయి, అధిక శక్తి వినియోగం లేకుండా మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క అధునాతన SLMల శక్తిని అందిస్తాయి. ఈ ఇంటిగ్రేషన్ ఉత్పాదకత, సృజనాత్మకత, విద్యా అనుభవాలను మెరుగుపరుస్తుంది, డెవలపర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ కోసం ఒక కొత్త ప్రమాణాన్ని ఏర్పాటు చేస్తుంది.
స్మార్ట్ పరికరాలు: స్మార్ట్‌ఫోన్ తయారీదారులు ఫై-4-మల్టీమోడల్‌ను నేరుగా తమ పరికరాల్లో పొందుపరచడాన్ని ఊహించుకోండి. ఇది స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు వాయిస్ కమాండ్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి, చిత్రాలను గుర్తించడానికి, టెక్స్ట్‌ను సజావుగా అర్థం చేసుకోవడానికి అధికారం ఇస్తుంది. వినియోగదారులు రియల్ టైమ్ లాంగ్వేజ్ ట్రాన్స్‌లేషన్, మెరుగైన ఫోటో, వీడియో విశ్లేషణ, సంక్లిష్ట ప్రశ్నలను అర్థం చేసుకోగల, ప్రతిస్పందించగల ఇంటెలిజెంట్ పర్సనల్ అసిస్టెంట్‌లు వంటి అధునాతన ఫీచర్‌ల నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు. ఇది పరికరంలో నేరుగా శక్తివంతమైన AI సామర్థ్యాలను అందించడం ద్వారా యూజర్ ఎక్స్‌పీరియన్సెస్‌ను గణనీయంగా పెంచుతుంది, తక్కువ జాప్యం, అధిక సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
ఆటోమోటివ్ పరిశ్రమ: ఒక ఆటోమోటివ్ కంపెనీ ఫై-4-మల్టీమోడల్‌ను తమ ఇన్-కార్ అసిస్టెంట్ సిస్టమ్‌లలో ఇంటిగ్రేట్ చేయడాన్ని పరిగణించండి. మోడల్ వాహనాలు వాయిస్ కమాండ్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి, ప్రతిస్పందించడానికి, డ్రైవర్ సంజ్ఞలను గుర్తించడానికి, కెమెరాల నుండి విజువల్ ఇన్‌పుట్‌లను విశ్లేషించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఇది ముఖ గుర్తింపు ద్వారా మగతను గుర్తించడం, రియల్ టైమ్ హెచ్చరికలను అందించడం ద్వారా డ్రైవర్ భద్రతను మెరుగుపరుస్తుంది. అదనంగా, ఇది సజావుగా నావిగేషన్ సహాయాన్ని అందించగలదు, రహదారి సంకేతాలను అర్థం చేసుకోగలదు, సందర్భోచిత సమాచారాన్ని అందించగలదు, మరింత సహజమైన, సురక్షితమైన డ్రైవింగ్ అనుభవాన్ని సృష్టిస్తుంది, క్లౌడ్‌కు కనెక్ట్ అయినప్పుడు, కనెక్టివిటీ అందుబాటులో లేనప్పుడు ఆఫ్‌లైన్‌లో ఉన్నప్పుడు.
బహుభాషా ఆర్థిక సేవలు: ఒక ఆర్థిక సేవల సంస్థ ఫై-4-మినీని సంక్లిష్ట ఆర్థిక గణనలను ఆటోమేట్ చేయడానికి, వివరణాత్మక నివేదికలను రూపొందించడానికి, ఆర్థిక పత్రాలను బహుళ భాషల్లోకి అనువదించడానికి ఉపయోగించడాన్ని ఊహించుకోండి. మోడల్ రిస్క్ అసెస్‌మెంట్‌లు, పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజ్‌మెంట్, ఫైనాన్షియల్ ఫోర్‌కాస్టింగ్ కోసం కీలకమైన సంక్లిష్ట గణిత గణనలను నిర్వహించడం ద్వారా విశ్లేషకులకు సహాయపడుతుంది. ఇంకా, ఇది ఆర్థిక ప్రకటనలు, రెగ్యులేటరీ డాక్యుమెంట్‌లు, క్లయింట్ కమ్యూనికేషన్‌లను వివిధ భాషల్లోకి అనువదించగలదు, తద్వారా గ్లోబల్ క్లయింట్ సంబంధాలను మెరుగుపరుస్తుంది.
భద్రత, భద్రతను నిర్ధారించడం
Azure AI ఫౌండ్రీ AI అభివృద్ధి జీవితచక్రం అంతటా AI ప్రమాదాలను కొలవడానికి, తగ్గించడానికి, నిర్వహించడానికి సంస్థలకు సహాయపడటానికి బలమైన సామర్థ్యాల సూట్‌ను వినియోగదారులకు అందిస్తుంది. ఇది సాంప్రదాయ మెషిన్ లెర్నింగ్, జెనరేటివ్ AI అప్లికేషన్‌లు రెండింటికీ వర్తిస్తుంది. AI ఫౌండ్రీలోని Azure AI మూల్యాంకనాలు డెవలపర్‌లకు మోడల్‌లు, అప్లికేషన్‌ల నాణ్యత, భద్రతను పునరావృతంగా అంచనా వేయడానికి అధికారం ఇస్తాయి, ఉపశమన వ్యూహాలకు తెలియజేయడానికి అంతర్నిర్మిత, అనుకూల కొలమానాలను ఉపయోగించుకుంటాయి.
ఫై-4-మల్టీమోడల్, ఫై-4-మినీ రెండూ అంతర్గత, బాహ్య భద్రతా నిపుణులచే నిర్వహించబడిన కఠినమైన భద్రత, భద్రతా పరీక్షలకు గురయ్యాయి. ఈ నిపుణులు మైక్రోసాఫ్ట్ AI రెడ్ టీమ్ (AIRT) రూపొందించిన వ్యూహాలను ఉపయోగించారు. మునుపటి ఫై మోడల్‌లపై మెరుగుపరచబడిన ఈ పద్ధతులు, గ్లోబల్ దృక్కోణాలు, మద్దతు ఉన్న అన్ని భాషల స్థానిక మాట్లాడేవారిని కలిగి ఉంటాయి. అవి వీటితో సహా విస్తృత శ్రేణి ప్రాంతాలను కలిగి ఉంటాయి:
- సైబర్‌ సెక్యూరిటీ
- జాతీయ భద్రత
- న్యాయం
- హింస
ఈ అంచనాలు బహుభాషా ప్రోబింగ్ ద్వారా ప్రస్తుత ట్రెండ్‌లను పరిష్కరిస్తాయి. AIRT యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ పైథాన్ రిస్క్ ఐడెంటిఫికేషన్ టూల్‌కిట్ (PyRIT), మాన్యువల్ ప్రోబింగ్‌ను ఉపయోగించి, రెడ్ టీమర్‌లు సింగిల్-టర్న్, మల్టీ-టర్న్ దాడులను నిర్వహించారు. అభివృద్ధి బృందాల నుండి స్వతంత్రంగా పనిచేస్తూ, AIRT మోడల్ బృందంతో నిరంతరం అంతర్దృష్టులను పంచుకుంది. ఈ విధానం తాజా ఫై మోడల్స్ ద్వారా ప్రవేశపెట్టబడిన కొత్త AI భద్రత, భద్రతా ల్యాండ్‌స్కేప్‌ను పూర్తిగా అంచనా వేసింది, అధిక-నాణ్యత, సురక్షిత సామర్థ్యాల పంపిణీని నిర్ధారిస్తుంది.
ఫై-4-మల్టీమోడల్, ఫై-4-మినీ కోసం సమగ్ర మోడల్ కార్డ్‌లు, దానితో పాటు సాంకేతిక పత్రం, ఈ మోడల్‌ల సిఫార్సు చేయబడిన ఉపయోగాలు, పరిమితుల యొక్క వివరణాత్మక రూపురేఖలను అందిస్తాయి. ఈ పారదర్శకత బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధి, విస్తరణకు మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క నిబద్ధతను నొక్కి చెబుతుంది. ఈ మోడల్స్ AI అభివృద్ధిపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపడానికి సిద్ధంగా ఉన్నాయి.