Microsoft、AIの効率性とアクセシビリティを再定義する革新的な小型言語モデルを発表

Microsoft は、同社の Small Language Model (SLM) ファミリの最新バージョンである Phi-3 を発表し、Meta の Llama-3 や Google の Mistral Large など、同等のサイズのモデルよりも優れたパフォーマンスを実現すると主張しています。 Phi-3 Mini は 38 億のパラメーターを備えたシリーズ最小のモデルで、GPT-4 に匹敵し、Llama-3 や Mistral Large を上回る 128,000 トークンという驚異的な容量を誇ります。 Phi-3 Mini は軽量であるにもかかわらず、スマートフォン上でシームレスに動作し、チャットボットやデータ分析タスクなどの特定のユースケースに効率と費用対効果をもたらします。

Microsoft Unveils Pioneering Small Language Model, Redefining AI Efficiency and Affordability

Microsoft、AI の効率性と手頃な価格を再定義する先駆的な小規模言語モデルを発表

Redmond, Washington - Microsoft Corporation today announced a groundbreaking advancement in artificial intelligence, releasing the latest iteration of their Phi family of small language models (SLMs): Phi-3. This cutting-edge model surpasses industry benchmarks, delivering unparalleled capabilities at an exceptional cost-effectiveness.

ワシントン州レドモンド - Microsoft Corporation は本日、人工知能における画期的な進歩を発表し、小型言語モデル (SLM) の Phi ファミリの最新版である Phi-3 をリリースしました。この最先端のモデルは業界のベンチマークを上回り、比類のない機能を優れた費用対効果で提供します。

Small Language Models: Efficiency and Affordability

小規模言語モデル: 効率性と手頃な価格

SLMs are specialized AI models designed for optimal efficiency in executing specific language-related tasks. Unlike large language models (LLMs), which are general-purpose and require vast datasets, SLMs are trained on smaller datasets, making them more economical for targeted applications.

SLM は、特定の言語関連のタスクを最適な効率で実行できるように設計された特殊な AI モデルです。汎用で膨大なデータセットを必要とする大規模言語モデル (LLM) とは異なり、SLM は小規模なデータセットでトレーニングされるため、対象のアプリケーションにとってより経済的です。

Introducing Phi-3: A Paradigm Shift

Phi-3 の導入: パラダイムシフト

Microsoft's Phi-3 model boasts remarkable capabilities, including:

Microsoft の Phi-3 モデルは、次のような優れた機能を誇ります。

• Small Size, Big Impact: Phi-3 Mini, the smallest variant, comprises 3.8 billion parameters, yet it capably handles 128K context tokens—outperforming LLMs like GPT-4 and surpassing the capacity of Llama-3 and Mistral Large.
• Smartphone Compatibility: Phi-3 Mini's efficiency enables seamless operation on a typical smartphone, running on an iPhone 14 with 1.8GB of VRAM and generating 14 tokens per second.
• Tailored for Specific Needs: Phi-3 Mini excels in specific applications such as chatbots, data analysis, math reasoning, and agent building, providing an effective solution for startups and individuals with focused requirements.
• Real-Time Knowledge: With internet access, Phi-3 Mini leverages real-time information to compensate for its limited factual knowledge.
• High Performance: Phi-3 models consistently achieve top scores due to Microsoft's meticulous dataset curation, which emphasizes valuable and relevant information.

Phi-3 Medium: Outperforming LLMs

小さいサイズ、大きな効果: 最小のバリアントである Phi-3 Mini は、38 億のパラメーターで構成されていますが、128,000 個のコンテキスト トークンを処理できる能力を持ち、GPT-4 などの LLM を上回り、Llama-3 や Mistral Large の容量を上回っています。スマートフォンの互換性: Phi -3 Mini の効率性により、1.8 GB の VRAM を搭載した iPhone 14 で実行され、1 秒あたり 14 個のトークンを生成する一般的なスマートフォンでのシームレスな操作が可能になります。特定のニーズに合わせて調整: Phi-3 Mini は、チャットボット、データ分析、数学などの特定のアプリケーションで優れています。推論とエージェントの構築により、新興企業や集中的な要件を持つ個人に効果的なソリューションを提供します。リアルタイムの知識: インターネット アクセスにより、Phi-3 Mini はリアルタイムの情報を活用して、限られた事実の知識を補います。高性能: Phi-3価値のある関連情報を重視する Microsoft の細心の注意を払ったデータセットのキュレーションにより、モデルは常にトップスコアを達成しています。Phi-3 Medium: LLM を上回るパフォーマンス

The 14-billion parameter Phi-3 Medium stands out by outperforming prominent LLMs, including GPT-3.5 (the foundation of ChatGPT's free tier) and Mixtral-8x7B, in various synthetic benchmarks.

140 億パラメータの Phi-3 Medium は、さまざまな合成ベンチマークにおいて、GPT-3.5 (ChatGPT の無料枠の基盤) や Mixtral-8x7B などの著名な LLM を上回るパフォーマンスで際立っています。

Open Model, Broader Accessibility

オープンモデル、より幅広いアクセシビリティ

Unlike its predecessor, Phi-2, Phi-3 is released as an open model. While accessible and available for use, it does not carry the same open source licensing as Phi-2, which restricts commercial applications.

前世代の Phi-2 とは異なり、Phi-3 はオープン モデルとしてリリースされます。アクセス可能で使用可能ですが、商用アプリケーションを制限する Phi-2 と同じオープンソース ライセンスは付与されていません。

Future Releases and Availability

将来のリリースと可用性

Microsoft plans to expand the Phi-3 family in the coming weeks with the introduction of Phi-3 Small (7 billion parameters) and Phi-3 Medium.

Microsoft は、今後数週間のうちに Phi-3 Small (70 億パラメータ) と Phi-3 Medium の導入により Phi-3 ファミリを拡張する予定です。

Phi-3 Mini is currently available on Azure AI Studio, Hugging Face, and Ollama. It is instruction-tuned and optimized for ONNX Runtime, with support for Windows DirectML and cross-platform compatibility across various GPU, CPU, and mobile hardware.

Phi-3 Mini は現在、Azure AI Studio、Hugging Face、および Ollama で利用できます。 ONNX ランタイム向けに命令が調整および最適化されており、Windows DirectML のサポートと、さまざまな GPU、CPU、モバイル ハードウェアにわたるクロスプラットフォーム互換性が備えられています。

Microsoft's Phi-3 family represents a transformative leap in AI efficiency and affordability, empowering developers and organizations with tailored language models that drive innovation and bring the transformative power of artificial intelligence to a broader audience.

Microsoft の Phi-3 ファミリは、AI の効率性と手頃な価格の革新的な飛躍を表しており、イノベーションを推進し、人工知能の変革力をより幅広いユーザーにもたらす、カスタマイズされた言語モデルを開発者や組織に提供します。