Microsoft, AI 효율성과 접근성을 재정의하기 위해 판도를 바꾸는 작은 언어 모델 출시

Microsoft는 Meta의 Llama-3 및 Google의 Mistral Large를 포함하여 비슷한 크기의 모델에 비해 뛰어난 성능을 주장하는 Small Language Model(SLM) 제품군의 최신 버전인 Phi-3을 출시했습니다. 38억 개의 매개변수를 갖춘 시리즈 중 가장 작은 모델인 Phi-3 Mini는 GPT-4와 비슷하고 Llama-3 및 Mistral Large를 능가하는 128K 토큰의 인상적인 용량을 자랑합니다. 가벼운 특성에도 불구하고 Phi-3 Mini는 스마트폰에서 원활하게 실행되어 챗봇 및 데이터 분석 작업과 같은 특정 사용 사례에 효율성과 비용 효율성을 제공합니다.

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

Microsoft, AI 효율성과 경제성을 재정의하는 선구적인 소규모 언어 모델 공개

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.

워싱턴주 레드몬드 - Microsoft Corporation은 오늘 인공 지능의 획기적인 발전을 발표하고 Phi SLM(소형 언어 모델) 제품군의 최신 버전인 Phi-3을 출시했습니다. 이 최첨단 모델은 업계 벤치마크를 뛰어넘어 탁월한 비용 효율성으로 비교할 수 없는 기능을 제공합니다.

Small Language Models: Efficiency and Affordability

소규모 언어 모델: 효율성 및 경제성

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.

SLM은 특정 언어 관련 작업을 실행할 때 최적의 효율성을 위해 설계된 전문 AI 모델입니다. 범용적이고 방대한 데이터 세트가 필요한 LLM(대규모 언어 모델)과 달리 SLM은 더 작은 데이터 세트에서 훈련되므로 대상 애플리케이션에 더 경제적입니다.

Introducing Phi-3: A Paradigm Shift

Phi-3 소개: 패러다임 전환

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

Microsoft의 Phi-3 모델은 다음과 같은 놀라운 기능을 자랑합니다.

• 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

작은 크기, 큰 영향: 가장 작은 변종인 Phi-3 Mini는 38억 개의 매개변수로 구성되어 있지만 128K 컨텍스트 토큰을 처리할 수 있어 GPT-4와 같은 LLM보다 성능이 뛰어나고 Llama-3 및 Mistral Large의 용량보다 뛰어납니다. 스마트폰 호환성: Phi -3 Mini의 효율성은 1.8GB VRAM을 갖춘 iPhone 14에서 실행되고 초당 14개의 토큰을 생성하여 일반적인 스마트폰에서 원활한 작동을 가능하게 합니다. 특정 요구 사항에 맞게 맞춤화: Phi-3 Mini는 챗봇, 데이터 분석, 수학 등 특정 애플리케이션에서 탁월합니다. 추론 및 에이전트 구축을 통해 집중적인 요구 사항을 가진 스타트업과 개인에게 효과적인 솔루션을 제공합니다. 실시간 지식: 인터넷 접속을 통해 Phi-3 Mini는 실시간 정보를 활용하여 제한된 사실 지식을 보완합니다.고성능: Phi-3 모델은 가치 있고 관련성 있는 정보를 강조하는 Microsoft의 세심한 데이터 세트 큐레이션 덕분에 지속적으로 최고 점수를 달성합니다.Phi-3 Medium: 뛰어난 LLM

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.

140억 개의 매개변수인 Phi-3 Medium은 다양한 합성 벤치마크에서 GPT-3.5(ChatGPT 무료 계층의 기초) 및 Mixtral-8x7B를 포함한 주요 LLM보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

Open Model, Broader Accessibility

개방형 모델, 더 넓은 접근성

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.

파이-3는 전작인 파이-2와 달리 오픈형 모델로 출시됐다. 액세스 가능하고 사용이 가능하지만 Phi-2와 동일한 오픈 소스 라이센스를 제공하지 않아 상업용 애플리케이션이 제한됩니다.

Future Releases and Availability

향후 릴리스 및 가용성

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.

Microsoft는 앞으로 몇 주 안에 Phi-3 Small(70억 매개변수) 및 Phi-3 Medium을 출시하여 Phi-3 제품군을 확장할 계획입니다.

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 Mini는 현재 Azure AI Studio, Hugging Face 및 Ollama에서 사용할 수 있습니다. Windows DirectML을 지원하고 다양한 GPU, CPU 및 모바일 하드웨어 전반에 걸친 크로스 플랫폼 호환성을 통해 ONNX Runtime에 맞게 명령 조정 및 최적화되었습니다.

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.

Microsoft의 Phi-3 제품군은 AI 효율성과 경제성의 혁신적인 도약을 나타내며, 혁신을 주도하고 인공 지능의 혁신적인 힘을 더 많은 청중에게 제공하는 맞춤형 언어 모델을 통해 개발자와 조직의 역량을 강화합니다.