మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క ఫై-4: ఒక కొత్త రకం

AIలో సామర్థ్యాన్ని పునర్నిర్వచించడం: ఫై-4 విధానం

ఫై-4 సిరీస్, ఫై-4-మల్టీమోడల్ (5.6 బిలియన్ పారామీటర్లు) మరియు ఫై-4-మినీ (3.8 బిలియన్ పారామీటర్లు) సహా, చిన్న భాషా నమూనాల (SLMs) అభివృద్ధిలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది. ఇవి పెద్ద మోడళ్ల యొక్క చిన్న వెర్షన్లు మాత్రమే కాదు; అవి కొన్ని సందర్భాల్లో, వాటి పరిమాణం కంటే రెండింతలు ఉండే మోడల్‌లకు పోటీగా లేదా అధిగమించే పనితీరును అందించడానికి సూక్ష్మంగా ఇంజనీరింగ్ చేయబడ్డాయి. ఈ సామర్థ్యం కేవలం సాంకేతిక విజయం మాత్రమే కాదు; ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ మరియు డేటా గోప్యతపై ఎక్కువగా దృష్టి సారించిన ప్రపంచంలో ఇది వ్యూహాత్మక ప్రయోజనం.

మైక్రోసాఫ్ట్‌లో జెనరేటివ్ AI వైస్ ప్రెసిడెంట్ వీజు చెన్, ఈ మోడళ్ల యొక్క సాధికారత స్వభావాన్ని నొక్కిచెప్పారు: ‘ఈ మోడల్‌లు డెవలపర్‌లకు అధునాతన AI సామర్థ్యాలతో సాధికారత కల్పించడానికి రూపొందించబడ్డాయి.’ అతను ఫై-4-మల్టీమోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని హైలైట్ చేశాడు, దాని బహుళ పద్ధతులను నిర్వహించగల సామర్థ్యంతో, ‘వినూత్నమైన మరియు సందర్భోచిత-అవగాహన అనువర్తనాలను సృష్టించడానికి కొత్త అవకాశాలను’ అన్‌లాక్ చేయడానికి.

ఇటువంటి సమర్థవంతమైన మోడళ్ల కోసం డిమాండ్ భారీ డేటా సెంటర్ల పరిమితుల వెలుపల పనిచేయగల AI యొక్క పెరుగుతున్న అవసరం ద్వారా నడపబడుతుంది. సంస్థలు ప్రామాణిక హార్డ్‌వేర్‌లో లేదా ‘ఎడ్జ్’ వద్ద - నేరుగా పరికరాల్లో అమలు చేయగల AI పరిష్కారాలను కోరుతున్నాయి. ఈ విధానం ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది, జాప్యాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు ముఖ్యంగా, ప్రాసెసింగ్‌ను స్థానికంగా ఉంచడం ద్వారా డేటా గోప్యతను మెరుగుపరుస్తుంది.

పనితీరు వెనుక ఆవిష్కరణ: LoRAs మిశ్రమం

ఫై-4-మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలకు మద్దతు ఇచ్చే కీలక ఆవిష్కరణ దాని నవల ‘మిశ్రమం ఆఫ్ LoRAs’ సాంకేతికత. ఈ విధానం మోడల్‌ను ఒకే నిర్మాణంలో టెక్స్ట్, ఇమేజ్ మరియు స్పీచ్ ప్రాసెసింగ్‌ను సజావుగా సమగ్రపరచడానికి అనుమతిస్తుంది. సాంప్రదాయ పద్ధతుల వలె కాకుండా, ఇక్కడ మోడాలిటీలను జోడించడం పనితీరు క్షీణతకు దారితీస్తుంది, LoRAs మిశ్రమం ఈ విభిన్న ఇన్‌పుట్ రకాల మధ్య జోక్యాన్ని తగ్గిస్తుంది.

ఈ సాంకేతికతను వివరించే పరిశోధనా పత్రం ఇలా వివరిస్తుంది: ‘LoRAs మిశ్రమాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, ఫై-4-మల్టీమోడల్ మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలను విస్తరిస్తుంది, అదే సమయంలో మోడాలిటీల మధ్య జోక్యాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఈ విధానం టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు మరియు స్పీచ్/ఆడియోతో కూడిన టాస్క్‌లలో స్థిరమైన పనితీరును నిర్ధారిస్తుంది.’

ఫలితంగా బలమైన భాషా అవగాహన సామర్థ్యాలను కొనసాగిస్తూనే, అదే సమయంలో విజన్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్‌లో రాణించే మోడల్. బహుళ ఇన్‌పుట్ రకాల కోసం మోడల్‌లను అనుకూలించేటప్పుడు తరచుగా చేసే రాజీలకు ఇది గణనీయమైన నిష్క్రమణ.

బెంచ్‌మార్కింగ్ విజయం: ఫై-4 యొక్క పనితీరు ముఖ్యాంశాలు

ఫై-4 మోడల్‌లు కేవలం సామర్థ్యాన్ని మాత్రమే వాగ్దానం చేయవు; అవి ప్రదర్శించదగిన ఫలితాలను అందిస్తాయి. ఫై-4-మల్టీమోడల్ హగ్గింగ్ ఫేస్ OpenASR లీడర్‌బోర్డ్‌లో అగ్రస్థానాన్ని సాధించింది, కేవలం 6.14% పద దోషాల రేటును కలిగి ఉంది. ఇది విస్పర్V3 వంటి ప్రత్యేక స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్‌లను కూడా అధిగమించింది. ప్రసంగానికి మించి, మోడల్ విజన్ టాస్క్‌లలో పోటీ పనితీరును చూపుతుంది, ముఖ్యంగా చిత్రాలతో గణిత మరియు శాస్త్రీయ తార్కికం ఉన్నవి.

ఫై-4-మినీ, దాని చిన్న పరిమాణం ఉన్నప్పటికీ, టెక్స్ట్-ఆధారిత టాస్క్‌లలో అసాధారణమైన పరాక్రమాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. మైక్రోసాఫ్ట్ పరిశోధన ప్రకారం, ఇది ‘అనేక భాషా-అవగాహన బెంచ్‌మార్క్‌లలో సమాన పరిమాణ మోడల్‌లను అధిగమిస్తుంది మరియు రెండు రెట్లు పెద్ద మోడల్‌లతో సమానంగా ఉంటుంది’.

గణితం మరియు కోడింగ్ టాస్క్‌లపై మోడల్ పనితీరు ముఖ్యంగా గమనించదగినది. ఫై-4-మినీ, దాని 32 ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ లేయర్‌లు మరియు ఆప్టిమైజ్ చేసిన మెమరీ వినియోగంతో, GSM-8K గణిత బెంచ్‌మార్క్‌లో ఆకట్టుకునే 88.6% సాధించింది, ఇది చాలా 8-బిలియన్-పారామీటర్ మోడల్‌లను అధిగమించింది. MATH బెంచ్‌మార్క్‌లో, ఇది 64% స్కోర్ చేసింది, ఇది సమాన పరిమాణ పోటీదారుల కంటే గణనీయంగా ఎక్కువ.

విడుదలతో పాటు వచ్చిన సాంకేతిక నివేదిక ఈ విజయాన్ని నొక్కి చెబుతుంది: ‘గణిత బెంచ్‌మార్క్ కోసం, మోడల్ సమాన పరిమాణ మోడల్‌లను పెద్ద మార్జిన్‌లతో అధిగమిస్తుంది, కొన్నిసార్లు 20 పాయింట్ల కంటే ఎక్కువ. ఇది రెండు రెట్లు పెద్ద మోడల్స్ స్కోర్‌లను కూడా అధిగమిస్తుంది.’ ఇవి ఉపాంత మెరుగుదలలు కాదు; అవి కాంపాక్ట్ AI మోడళ్ల సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తాయి.

వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు: చర్యలో ఫై-4

ఫై-4 యొక్క ప్రభావం బెంచ్‌మార్క్ స్కోర్‌లకు మించి విస్తరించింది; ఇది ఇప్పటికే వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల్లో అనుభూతి చెందుతోంది. కెపాసిటీ, విభిన్న డేటాసెట్‌లను ఏకీకృతం చేయడంలో సంస్థలకు సహాయపడే AI ‘సమాధాన ఇంజిన్’, దాని ప్లాట్‌ఫారమ్ సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఫై కుటుంబాన్ని సమగ్రపరిచింది.

కెపాసిటీలో ప్రొడక్ట్ హెడ్ స్టీవ్ ఫ్రెడెరిక్సన్, మోడల్ యొక్క ‘అసాధారణమైన ఖచ్చితత్వం మరియు విస్తరణ సౌలభ్యం, అనుకూలీకరణకు ముందు కూడా’ హైలైట్ చేశారు. వారు ‘ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయత రెండింటినీ మెరుగుపరచగలిగారు, అదే సమయంలో మేము ప్రారంభం నుండి విలువైన ఖర్చు-సమర్థత మరియు స్కేలబిలిటీని కొనసాగించాము’ అని ఆయన పేర్కొన్నారు. కెపాసిటీ పోటీ వర్క్‌ఫ్లోలతో పోలిస్తే గణనీయమైన 4.2x ఖర్చు ఆదాను నివేదిస్తుంది, అదే సమయంలో ప్రీప్రాసెసింగ్ టాస్క్‌లలో పోల్చదగిన లేదా ఉన్నతమైన ఫలితాలను సాధిస్తుంది.

AI యొక్క విస్తృత స్వీకరణకు ఈ ఆచరణాత్మక ప్రయోజనాలు కీలకం. ఫై-4 అనేది విస్తారమైన వనరులతో కూడిన టెక్ దిగ్గజాల ప్రత్యేక ఉపయోగం కోసం రూపొందించబడలేదు; ఇది విభిన్న పరిసరాలలో విస్తరించడానికి ఉద్దేశించబడింది, ఇక్కడ కంప్యూటింగ్ శక్తి పరిమితంగా ఉండవచ్చు మరియు గోప్యత చాలా ముఖ్యమైనది.

యాక్సెసిబిలిటీ మరియు AI యొక్క ప్రజాస్వామ్యీకరణ

ఫై-4తో మైక్రోసాఫ్ట్ వ్యూహం కేవలం సాంకేతిక పురోగతి గురించి మాత్రమే కాదు; ఇది AIని మరింత అందుబాటులోకి తీసుకురావడం గురించి. మోడల్‌లు Azure AI ఫౌండ్రీ, హగ్గింగ్ ఫేస్ మరియు Nvidia API కేటలాగ్ ద్వారా అందుబాటులో ఉన్నాయి, విస్తృత లభ్యతను నిర్ధారిస్తుంది. ఈ ఉద్దేశపూర్వక విధానం శక్తివంతమైన AI సామర్థ్యాలకు ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యం చేయడం, ఖరీదైన హార్డ్‌వేర్ లేదా భారీ మౌలిక సదుపాయాల ద్వారా విధించిన అడ్డంకులను తొలగించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

ప్రామాణిక పరికరాల్లో, నెట్‌వర్క్‌ల అంచున మరియు కంప్యూట్ పవర్ తక్కువగా ఉన్న పరిశ్రమలలో AIని నిర్వహించడానికి వీలు కల్పించడం లక్ష్యం. వివిధ రంగాలలో AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి ఈ యాక్సెసిబిలిటీ కీలకం.

జపనీస్ AI సంస్థ హెడ్‌వాటర్స్ కో., లిమిటెడ్‌లో డైరెక్టర్ మసాయ నిషిమాకి, ఈ యాక్సెసిబిలిటీ యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కిచెప్పారు: ‘అస్థిర నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్‌లు ఉన్న లేదా గోప్యత చాలా ముఖ్యమైన పరిసరాలలో కూడా ఎడ్జ్ AI అత్యుత్తమ పనితీరును ప్రదర్శిస్తుంది.’ ఇది కర్మాగారాలు, ఆసుపత్రులు, స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు - నిజ-సమయ మేధస్సు అవసరమైన పరిసరాలలో AI అనువర్తనాల కోసం అవకాశాలను తెరుస్తుంది, అయితే సాంప్రదాయ క్లౌడ్-ఆధారిత నమూనాలు తరచుగా ఆచరణాత్మకం కావు.

AI అభివృద్ధిలో ఒక నమూనా మార్పు

ఫై-4 అనేది AI అభివృద్ధి గురించి మనం ఆలోచించే విధానంలో ఒక ప్రాథమిక మార్పును సూచిస్తుంది. ఇది పెద్ద మరియు పెద్ద మోడళ్ల యొక్క కనికరంలేని వెంబడి నుండి దూరంగా, సామర్థ్యం, ​​యాక్సెసిబిలిటీ మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనంపై దృష్టి పెట్టడం వైపు కదులుతుంది. AI అనేది అత్యంత విస్తృతమైన వనరులు ఉన్నవారికి మాత్రమే ఒక సాధనం కాదని ఇది చూపిస్తుంది; ఇది ఆలోచనాత్మకంగా రూపొందించబడినప్పుడు, ఎక్కడైనా, ఎవరైనా విస్తరించగల సామర్థ్యం.

ఫై-4 యొక్క నిజమైన విప్లవం దాని సామర్థ్యాలలో మాత్రమే కాకుండా, అది అన్‌లాక్ చేసే సంభావ్యతలో ఉంది. ఇది AIని అంచుకు తీసుకురావడం, ఇది అత్యంత ముఖ్యమైన ప్రభావాన్ని చూపే పరిసరాలకు మరియు దాని శక్తిని ఉపయోగించుకోవడానికి విస్తృత శ్రేణి వినియోగదారులకు సాధికారత కల్పించడం. ఇది కేవలం సాంకేతిక పురోగతి కంటే ఎక్కువ; ఇది మరింత కలుపుకొని మరియు అందుబాటులో ఉండే AI భవిష్యత్తు వైపు ఒక అడుగు. ఫై-4 గురించి అత్యంత విప్లవాత్మకమైన విషయం ఏమిటంటే అది ఏమి చేయగలదో మాత్రమే కాదు, అది ఎక్కడ చేయగలదో కూడా.