บรรณาธิการของ Downcodes ได้เรียนรู้ว่า Microsoft เพิ่งเปิดตัวฟังก์ชันการปรับแต่งแบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับโมเดลภาษาขนาดเล็ก Phi-3 ซึ่งจะทำให้กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลสำหรับนักพัฒนาง่ายขึ้นอย่างมาก โดยไม่จำเป็นต้องจัดการเซิร์ฟเวอร์ นักพัฒนาสามารถปรับโมเดล Phi-3 บนแพลตฟอร์ม Azure AI ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยลดเกณฑ์การใช้งานและปรับปรุงประสิทธิภาพ การเปิดตัวฟีเจอร์นี้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ Microsoft ที่จะสร้างสรรค์นวัตกรรมในด้าน AI ต่อไป และยังช่วยให้นักพัฒนาระดับองค์กรได้รับโซลูชัน AI ที่สะดวกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เมื่อเร็วๆ นี้ Microsoft ได้ประกาศเปิดตัวความสามารถในการปรับแต่งแบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับโมเดลภาษาขนาดเล็ก Phi-3 ฟีเจอร์ใหม่นี้จะช่วยให้นักพัฒนาปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล Phi-3 ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องจัดการเซิร์ฟเวอร์ของตนเอง
Microsoft เปิดตัวบริการบนแพลตฟอร์มการพัฒนา Azure AI ช่วยให้นักพัฒนาปรับแต่งโมเดลในระบบคลาวด์โดยไม่ต้องคำนึงถึงความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน และ (ในขั้นต้น) ได้ฟรี
โมเดล Phi-3 เป็นโมเดลภาษาขนาดเล็กที่มีพารามิเตอร์ 3 พันล้านพารามิเตอร์ ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนาระดับองค์กรและสามารถให้ประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า แม้ว่าจำนวนพารามิเตอร์จะน้อยกว่า Llama3.1 ของ Meta มาก (พารามิเตอร์ 405 พันล้านพารามิเตอร์) แต่ประสิทธิภาพของ Phi-3 ยังคงใกล้เคียงกับรุ่น GPT-3.5 ของ OpenAI ในหลาย ๆ สถานการณ์การใช้งาน Microsoft ระบุเมื่อเปิดตัวครั้งแรกว่าโมเดล Phi-3 มีความคุ้มค่าสูงและเหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การเขียนโปรแกรม การใช้เหตุผลแบบสามัญสำนึก และความรู้ทั่วไป
อย่างไรก็ตาม การปรับแต่งโมเดล Phi-3 ก่อนหน้านี้อย่างละเอียด กำหนดให้นักพัฒนาต้องตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ Microsoft Azure หรือรันบนเครื่องคอมพิวเตอร์ ซึ่งมีความซับซ้อนและต้องใช้ฮาร์ดแวร์บางตัว ขณะนี้ ด้วยการปรับแต่งแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ นักพัฒนาสามารถปรับและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลได้โดยตรงบนแพลตฟอร์ม Azure AI ของ Microsoft ซึ่งไม่เพียงแต่ทำให้กระบวนการดำเนินการง่ายขึ้นอย่างมาก แต่ยังลดเกณฑ์การใช้งานอีกด้วย
ไมโครซอฟต์ยังได้ประกาศด้วยว่าโมเดลขนาดเล็กและขนาดกลางของ Phi-3 สามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียดผ่านอุปกรณ์ปลายทางแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาสามารถปรับประสิทธิภาพของโมเดลได้ตามความต้องการ เพื่อปรับให้เข้ากับสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น บริษัทซอฟต์แวร์เพื่อการศึกษา Khan Academy ได้เริ่มใช้โมเดล Phi-3 ที่ได้รับการปรับแต่งมาอย่างดีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเวอร์ชันครูของ Khanmigo
อย่างไรก็ตาม ฟีเจอร์ใหม่นี้ยังทำให้การแข่งขันระหว่าง Microsoft และ OpenAI รุนแรงยิ่งขึ้น OpenAI เพิ่งเปิดตัวบริการปรับแต่งโมเดลขนาดเล็ก GPT-4o ฟรีเมื่อเร็ว ๆ นี้ และ Meta และ Mistral ก็เปิดตัวโมเดลโอเพ่นซอร์สใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง ผู้ให้บริการ AI รายใหญ่ต่างแข่งขันกันอย่างแข็งขันเพื่อตลาดนักพัฒนาระดับองค์กร และเปิดตัวผลิตภัณฑ์และบริการที่มีการแข่งขันมากขึ้น
บล็อกอย่างเป็นทางการ: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-phi-3-fine-tuning-new-generative-ai-models-and-other-azure-ai-updates-to-empower -องค์กรเพื่อปรับแต่งและปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI/
**เน้นเพิ่ม:**
**รุ่นการปรับแต่งแบบไร้เซิร์ฟเวอร์**: Microsoft เปิดตัวฟังก์ชันการปรับแต่งแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับโมเดลภาษา Phi-3 ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน
**ความคุ้มค่าของ Phi-3**: รุ่น Phi-3 มอบประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพด้วยต้นทุนที่ต่ำ และเหมาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานระดับองค์กรต่างๆ
**การแข่งขันในตลาดที่รุนแรง**: ความสามารถในการปรับแต่งแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ของ Microsoft ทำให้เกิดการแข่งขันที่รุนแรงกับ OpenAI และผู้ให้บริการโมเดล AI อื่นๆ ซึ่งขับเคลื่อนการพัฒนาอุตสาหกรรม
โดยรวมแล้ว ฟังก์ชันการปรับแต่งแบบละเอียดแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ของโมเดล Microsoft Phi-3 ช่วยลดเกณฑ์สำหรับแอปพลิเคชัน AI และช่วยให้นักพัฒนามีโซลูชันการปรับแต่งโมเดลที่สะดวกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ยังบ่งชี้ว่าการแข่งขันในตลาด AI จะรุนแรงมากขึ้น และผู้ผลิตจะยังคงเปิดตัวผลิตภัณฑ์และบริการที่มีการแข่งขันมากขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาดที่กำลังเติบโต บรรณาธิการของ Downcodes จะยังคงให้ความสนใจกับแนวโน้มในด้าน AI และนำเสนอรายงานที่น่าตื่นเต้นอีกมากมายให้กับคุณ