علم محرر Downcodes أن Microsoft أصدرت مؤخرًا وظيفة ضبط دقيق بدون خادم لنموذج اللغة الصغيرة Phi-3، والتي ستعمل على تبسيط عملية تحسين النموذج للمطورين بشكل كبير. دون الحاجة إلى إدارة الخوادم، يمكن للمطورين تعديل نموذج Phi-3 بسهولة على منصة Azure AI، مما يخفض عتبة الاستخدام ويحسن الكفاءة. يوضح إطلاق هذه الميزة تصميم مايكروسوفت على مواصلة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، كما يوفر لمطوري المؤسسات حلول ذكاء اصطناعي أكثر ملاءمة وكفاءة.
أعلنت Microsoft مؤخرًا عن إطلاق إمكانات الضبط الدقيق بدون خادم لنموذج اللغة الصغيرة Phi-3. ستساعد هذه الميزة الجديدة المطورين على ضبط أداء نماذج Phi-3 وتحسينه بسهولة دون الحاجة إلى إدارة خوادمهم الخاصة.
أطلقت مايكروسوفت الخدمة على منصة تطوير Azure AI الخاصة بها، مما يسمح للمطورين بضبط النماذج في السحابة دون النظر إلى مدى تعقيد البنية التحتية الأساسية، و(في البداية) مجانًا.
نموذج Phi-3 هو نموذج لغة صغير يحتوي على 3 مليارات معلمة، وهو مصمم لمطوري المؤسسات ويمكنه توفير أداء فعال بتكلفة أقل. على الرغم من أن عدد المعلمات الخاص به أقل بكثير من Llama3.1 الخاص بـ Meta (405 مليار معلمة)، إلا أن أداء Phi-3 لا يزال قريبًا من نموذج GPT-3.5 الخاص بـ OpenAI في العديد من سيناريوهات التطبيق. صرحت Microsoft عندما تم إصدارها لأول مرة أن نموذج Phi-3 فعال للغاية من حيث التكلفة ومناسب لمهام مثل البرمجة والمنطق السليم والمعرفة العامة.
ومع ذلك، تطلب الضبط الدقيق لنموذج Phi-3 السابق من المطورين إعداد خادم Microsoft Azure أو تشغيله على جهاز كمبيوتر محلي، وهو الأمر الذي كان معقدًا ويتطلب أجهزة معينة. الآن، من خلال الضبط الدقيق بدون خادم، يمكن للمطورين ضبط النماذج وتحسينها مباشرة على منصة Azure AI من Microsoft، والتي لا تعمل على تبسيط عملية التشغيل بشكل كبير فحسب، بل تقلل أيضًا من عتبة الاستخدام.
أعلنت Microsoft أيضًا أنه يمكن ضبط نماذج Phi-3 الصغيرة والمتوسطة الحجم من خلال نقاط نهاية بدون خادم، مما يعني أنه يمكن للمطورين ضبط أداء النموذج وفقًا لاحتياجاتهم للتكيف مع سيناريوهات التطبيقات المختلفة. على سبيل المثال، بدأت شركة البرمجيات التعليمية Khan Academy في استخدام نماذج Phi-3 المضبوطة لتحسين أداء إصدار المعلم الخاص بها من خانميجو.
ومع ذلك، فإن هذه الميزة الجديدة أيضًا تجعل المنافسة بين Microsoft وOpenAI أكثر حدة. أطلقت OpenAI مؤخرًا خدمة الضبط الدقيق للنموذج الصغير GPT-4o مجانًا، كما تطلق Meta وMistral أيضًا نماذج جديدة مفتوحة المصدر باستمرار. يتنافس مقدمو خدمات الذكاء الاصطناعي الرئيسيون بنشاط على سوق مطوري المؤسسات ويطلقون منتجات وخدمات أكثر تنافسية.
المدونة الرسمية: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/anouncen-phi-3-fine-tuning-new-geneative-ai-models-and-other-azure-ai-updates-to-empower -المنظمات-لتخصيص-وقياس-تطبيقات الذكاء الاصطناعي/
**تم إضافة التأكيد:**
**إصدار الضبط الدقيق بدون خادم**: تطلق Microsoft وظيفة الضبط الدقيق بدون خادم، مما يسمح للمطورين بضبط نموذج لغة Phi-3 بسهولة دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية.
** فعال من حيث التكلفة Phi-3 **: يوفر نموذج Phi-3 أداءً فعالاً بتكلفة منخفضة ومناسبًا لمختلف سيناريوهات تطبيقات المؤسسات.
**منافسة شرسة في السوق**: أدت إمكانات الضبط الدقيق بدون خادم من Microsoft إلى تكثيف المنافسة مع OpenAI وموفري نماذج الذكاء الاصطناعي الآخرين، مما أدى إلى تطوير الصناعة.
بشكل عام، تعمل وظيفة الضبط الدقيق بدون خادم لنموذج Microsoft Phi-3 على خفض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوفر للمطورين حلاً أكثر ملاءمة وكفاءة لضبط النموذج. لكنه يشير أيضًا إلى أن المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي ستصبح أكثر حدة، وسيستمر المصنعون في إطلاق منتجات وخدمات أكثر تنافسية لتلبية الطلب المتزايد في السوق. سيستمر محرر Downcodes في الاهتمام بالاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي وسيقدم لك المزيد من التقارير المثيرة.