Microsoft は、 は、小型言語モデル (SLM) の Phi-3 ファミリに 3 つの新しいモデルを導入しました。Phi-3-small と Phi-3-medium が利用可能になり、Phi-3-vision が新しいモデルです。これらのモデルは効率的かつ強力になるように設計されており、オンデバイス、エッジ、オフライン推論シナリオなど、リソースに制約のあるさまざまな環境に対応します。 Microsoft は先月最初に Phi-3 ファミリを発表しました。
機能と最適化
Phi-3 モデルは、コスト効率に優れながら高いパフォーマンスを提供するように設計されています。これらは高速応答時間が不可欠な環境向けに最適化されており、計算リソースが限られているモバイル デバイスやその他のプラットフォームに適しています。この最適化により、過剰なメモリや処理能力を消費することなくモデルが効率的に動作できるようになります。
Phi-3-Vision: マルチモーダル モデル
新しい機能の中でPhi-3-Vision は、テキストと画像の両方を処理できるマルチモーダル モデルとして際立っています。このモデルは 42 億のパラメータを誇り、一般的な視覚的推論タスクに優れています。画像を生成する他の AI モデルとは異なり、Phi-3 Vision は視覚データの理解と分析に重点を置いているため、チャートやグラフの解釈などのタスクに役立ちます。
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Microsoft は、Phi-3-mini モデルを Azure AI の Models-as-a-Service (MaaS) プラットフォーム。この統合により、ユーザーは Azure のインフラストラクチャを通じてさまざまなアプリケーションで Phi-3-mini の機能を活用できるようになります。さらに、Microsoft はマルチモーダル エクスペリエンスをサポートするために API サービスを強化し、より汎用性の高い AI アプリケーションを可能にしています。
Azure AI Speech の新機能
Phi-3 モデルの発表、Microsoft は Azure AI Speech の新機能のプレビューも行っています。これらの機能には、開発者による高品質の音声対応アプリケーションの作成を支援することを目的とした音声分析やユニバーサル翻訳が含まれます。これらの機能強化により、音声処理と分析のためのより堅牢なツールが提供されることが期待されます。
Phi-3 ファミリは、38 億のパラメータを持つモデルである Phi-3-mini のリリースとともに 4 月に初めて導入されました。新しく追加された Phi-3-small と Phi-3-medium には、それぞれ 70 億と 140 億のパラメータがあります。これらのモデルは、コンピューティング負荷が低くなるように設計されており、スマートフォンやラップトップなどの幅広いデバイスに適しています。
