Phi-3: una nuova famiglia di modelli di intelligenza artificiale aperti che ridefiniscono l’efficienza e le prestazioni nel mondo dei piccoli modelli linguistici (SLMs). I modelli Phi-3 non solo superano i loro omologhi per dimensioni ma anche i modelli di categoria superiore in una varietà di benchmark, inclusi l’elaborazione linguistica, la programmazione e il ragionamento matematico. 📊
🔹 Introduzione di Phi-3-mini: Da oggi, è disponibile Phi-3-mini, un modello linguistico da 3.8B, su Microsoft Azure AI Studio, Hugging Face e Ollama. Questo modello rivoluzionario è disponibile in due varianti di lunghezza di contesto—4K e 128K token—il primo nel suo genere a supportare una finestra di contesto così ampia senza compromettere la qualità .
🔹 Ottimizzato e Accessibile: Phi-3-mini è tarato su istruzioni per un uso intuitivo, ottimizzato per ONNX Runtime e supporta il dispiegamento multipiattaforma su GPU, CPU e hardware mobile. È disponibile anche come microservizio NVIDIA NIM, garantendo capacità di dispiegamento estese.
🔹 Prossimamente: Tenete d’occhio i modelli Phi-3-small (7B) e Phi-3-medium (14B), che saranno presto aggiunti al catalogo di modelli di Azure AI. Questi modelli continuano a spingere i limiti, offrendo flessibilità attraverso considerazioni di qualità e costo.
🔹 Costruito sui Principi di AI Responsabile di Microsoft: Ogni modello Phi-3 aderisce rigorosamente al nostro Standard di AI Responsabile, enfatizzando responsabilità , trasparenza, equità e sicurezza. Attraverso valutazioni di sicurezza rigorose e l’adesione alle linee guida di sicurezza, garantiamo che questi modelli siano sviluppati e dispiegati responsabilmente.
🔹 Potenziare le Industrie: Già , i modelli Phi-3 stanno avendo un impatto. In agricoltura, ad esempio, stanno aiutando a colmare le lacune tecnologiche dove l’accesso a internet è limitato, dimostrandosi inestimabili in scenari on-device e offline.
hashtag#AI hashtag#MicrosoftAI hashtag#Innovazione hashtag#Tecnologia hashtag#AIResponsabile
Introducing Phi-3: Redefining what’s possible with SLMs | Microsoft Azure Blog
