Phi-3.5: جهش بزرگ مایکروسافت در حوزه هوش مصنوعی

جنگ هوش مصنوعی داغ شد: Phi-3.5 وارد میدان شد

 

مایکروسافت با وجود همکاری نزدیک خود با OpenAI، به توسعه مدل‌های هوش مصنوعی اختصاصی خود نیز ادامه می‌دهد. این شرکت به‌تازگی سه مدل جدید به نام‌های Phi-3.5 را معرفی کرده است که به نظر می‌رسد رقیبی جدی برای مدل‌های هوش مصنوعی گوگل و OpenAI باشند. نتایج بنچمارک‌های اولیه نشان می‌دهد که این مدل‌ها از نظر عملکرد و دقت، توانایی رقابت با پیشرفته‌ترین مدل‌های موجود در بازار را دارند. مایکروسافت با این حرکت، موقعیت خود را در عرصه هوش مصنوعی تقویت می‌کند و از وابستگی به دیگران می‌کاهد.

طبق گزارشی از VentureBeat، مایکروسافت سه مدل جدید از سری Phi-3.5 را به‌تازگی معرفی کرده است. این مدل‌ها برای دانلود از پلتفرم Hugging Face با مجوز MIT در دسترس هستند که به کاربران امکان استفاده تجاری و تغییرات نامحدود را می‌دهد. این مدل‌ها عبارت‌اند از:

• Phi-3.5-mini-instruct با 3.82 میلیارد پارامتر.
• Phi-3.5-MoE-instruct با 41.9 میلیارد پارامتر.
• Phi-3.5-vision-instruct با 41.15 میلیارد پارامتر.

 

تعداد پارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی در عملکرد و قابلیت‌های آن‌ها ایفا می‌کند. هرچه تعداد پارامترها بیشتر باشد، مدل قادر است الگوها و روابط پیچیده‌تری را در داده‌ها یاد بگیرد و در نتیجه پاسخ‌ها و نتایج دقیق‌تر و جامع‌تری ارائه دهد. به‌عنوان مثال، مدل‌های Phi-3.5 با تعداد پارامترهای بالا می‌توانند درک عمیق‌تری از زبان طبیعی و تصاویر داشته باشند و در کاربردهای متنوع‌تری مورد استفاده قرار گیرند. از سوی دیگر، مدل‌هایی با تعداد پارامتر کمتر، مانند Phi-3.5-mini-instruct، سبک‌تر و سریع‌تر هستند و برای کاربردهایی که منابع محاسباتی محدودی دارند یا نیاز به پاسخ‌دهی سریع دارند، مناسب‌تر می‌باشند. بنابراین، انتخاب تعداد پارامترهای مناسب در یک مدل هوش مصنوعی بستگی به نیازها و محدودیت‌های کاربرد مورد نظر دارد و تعادلی بین دقت و کارایی را فراهم می‌کند.

بررسی جامع مدل‌های هوش مصنوعی Phi-3.5 مایکروسافت :

با انتشار سه مدل جدید Phi-3.5 از سوی مایکروسافت، دنیای هوش مصنوعی شاهد تحولاتی بزرگ است. این مدل‌ها، با عملکردی چشمگیر در بنچمارک‌های مستقل، توانسته‌اند رقابت را با برخی از بهترین مدل‌های موجود از جمله جمینای گوگل و GPT-4o از OpenAI، به سطح جدیدی برسانند. استقبال کاربران در شبکه‌های اجتماعی نشان می‌دهد که این مدل‌های متن‌باز توانسته‌اند تحسین بسیاری را جلب کنند. در ادامه، به بررسی دقیق‌تر هر یک از این مدل‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فردشان می‌پردازیم.

مایکروسافت با انتشار مدل‌های Phi-3.5 نه‌تنها مرزهای هوش مصنوعی را گسترش داده، بلکه درهای جدیدی را برای توسعه‌دهندگان باز کرده است. این مدل‌ها، با تکیه بر قدرت و تعداد بالای پارامترها، توانسته‌اند در آزمون‌های پیچیده‌ای که بر دقت، سرعت و انعطاف‌پذیری متمرکز هستند، عملکردی برتر از خود نشان دهند. چنین نتایجی نشان‌دهنده قدرت واقعی این مدل‌ها در مقایسه با رقبای قدرتمند دیگر است. اکنون زمان آن رسیده تا با بررسی جزئیات هر مدل، به عمق توانایی‌های آن‌ها پی ببریم.

Phi-3.5 Mini Instruct، با 3.8 میلیارد پارامتر، یکی از مدل‌های هوش مصنوعی سبک ولی قدرتمند مایکروسافت است. این مدل با پنجره زمینه 128 هزار توکنی خود، به‌ویژه در کارهایی که نیازمند استدلال قوی هستند، مانند کدنویسی، حل مسائل ریاضی و استدلال منطقی، عملکردی چشمگیر دارد. با وجود اندازه کوچکش، این مدل توانسته در بنچمارک‌های مختلف، از جمله RepoQA، نتایج بهتری نسبت به مدل‌های هم‌رده خود مانند Llama-3.1-8B-instruct و Mistral-7B-instruct کسب کند.

این مدل نه‌تنها به‌واسطه سرعت بالا و دقت در پردازش، بلکه به دلیل انعطاف‌پذیری در مواجهه با مسائل پیچیده، مورد توجه قرار گرفته است. عملکرد تقریباً عالی آن در تعدادی از تست‌های بنچمارک نشان می‌دهد که مایکروسافت در طراحی این مدل، توازنی بی‌نظیر میان قابلیت‌های استدلال و اندازه مدل برقرار کرده است.

Phi-3.5 MoE، به عنوان نخستین مدل “ترکیب متخصصان” (MoE) مایکروسافت، یک گام بزرگ در توسعه هوش مصنوعی محسوب می‌شود. این مدل با بهره‌گیری از 42 میلیارد پارامتر فعال و پنجره زمینه 128 هزار توکنی، چندین مدل مختلف را ترکیب می‌کند که هرکدام در وظایف مختلف تخصص دارند. این ساختار چند تخصصی، به مدل اجازه می‌دهد تا در حوزه‌های پیچیده‌ای مانند STEM، علوم انسانی و اجتماعی عملکردی فراتر از انتظارات داشته باشد و حتی GPT-4o mini را در بنچمارک MMLU 5 شکست دهد.

ترکیب تخصص‌های گوناگون در این مدل، باعث می‌شود تا توانایی‌های آن در مواجهه با مسائل چندبعدی به‌طور قابل‌توجهی افزایش یابد. این ویژگی، مدل Phi-3.5 MoE را به یکی از پیشرفته‌ترین ابزارها برای انجام وظایف تخصصی در هوش مصنوعی تبدیل کرده است. عملکرد برتر این مدل در بنچمارک‌ها نشان‌دهنده عمق استراتژی مایکروسافت در به‌کارگیری تخصص‌های مختلف برای دستیابی به نتایج بی‌نظیر در حوزه هوش مصنوعی است.

Phi-3.5 Vision Instruct یک مدل هوش مصنوعی چندوجهی است که قابلیت‌های پردازش متن و تصویر را به‌طور همزمان ادغام می‌کند. این ویژگی به مدل اجازه می‌دهد تا وظایف پیچیده‌ای مانند درک کلی تصویر، تشخیص کاراکترها، و درک نمودار و جداول را به‌طور مؤثر انجام دهد. این مدل همچنین در خلاصه‌سازی ویدئو و تحلیل‌های چندرسانه‌ای کارآمد است. مانند دیگر مدل‌های سری Phi-3.5، این مدل نیز دارای پنجره زمینه 128 هزار توکن است که امکان پردازش اطلاعات گسترده‌تری را فراهم می‌کند.

نکته تکنیکی : مدل Phi-3.5 Mini Instruct طی 10 روز روی 3.4 تریلیون توکن با استفاده از 512 پردازشگر گرافیکی H100-80G آموزش داده شده است. این فرایند فشرده باعث شده تا این مدل به‌سرعت به قابلیت‌های پیشرفته‌ای دست یابد. از سوی دیگر، مدل Vision Instruct با 256 پردازشگر گرافیکی A100-80G روی 500 میلیارد توکن طی 6 روز آموزش دیده است که کارایی بالایی را در پردازش‌های چندرسانه‌ای فراهم می‌کند. مدل Phi-3.5 MoE نیز با معماری ترکیبی خود طی 23 روز و با استفاده از 512 پردازشگر گرافیکی H100-80G روی 4.9 تریلیون توکن آموزش دیده است. این مدل، به‌طور خاص برای وظایف پیچیده تخصصی طراحی شده و زمان بیشتری برای آموزش آن صرف شده است.

آیا Phi-3.5 می‌تواند بر تخت پادشاهی هوش مصنوعی بنشیند؟

چکیده:

مایکروسافت با رونمایی از مدل‌های هوش مصنوعی Phi-3.5، گامی بزرگ در عرصه هوش مصنوعی برداشته است. این مدل‌ها که با مجوز متن‌باز منتشر شده‌اند، در بنچمارک‌های مختلف عملکردی چشمگیر از خود نشان داده و توان رقابت با مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-4 و Gemini را دارند.

سه مدل اصلی Phi-3.5 شامل: Phi-3.5-mini-instruct (برای استدلال سریع و ساده)، Phi-3.5-MoE-instruct (برای استدلال پیچیده و چند تخصصی) و Phi-3.5-vision-instruct (برای پردازش تصویر و متن) هستند. این مدل‌ها با تعداد پارامترهای بالا و معماری‌های پیشرفته، قابلیت‌های متنوعی از جمله درک زبان طبیعی، تولید متن، حل مسائل ریاضی و تحلیل تصاویر را ارائه می‌دهند.

♦ مزایای کلیدی مدل‌های Phi-3.5:

• عملکرد بالا: در بنچمارک‌های مختلف، عملکردی بهتر از مدل‌های رقیب دارند.
• انعطاف‌پذیری: برای طیف وسیعی از وظایف قابل استفاده هستند.
• متن‌باز: برای استفاده تجاری و تحقیقاتی آزاد هستند.
• پشتیبانی از زبان‌های مختلف: قابلیت پردازش و تولید متن در زبان‌های مختلف را دارند.

♦ اهمیت این دستاورد:

• تقویت جایگاه مایکروسافت در حوزه هوش مصنوعی: با این مدل‌ها، مایکروسافت به یکی از بازیگران اصلی در این حوزه تبدیل شده است.
• توسعه اکوسیستم هوش مصنوعی: انتشار مدل‌ها با مجوز متن‌باز، به رشد و توسعه کاربردهای هوش مصنوعی کمک شایانی خواهد کرد.
• پیشرفت در تحقیقات هوش مصنوعی: این مدل‌ها می‌توانند به عنوان پایه تحقیقات آتی در حوزه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند.

 

نکات تکمیلی:

1. متن‌باز بودن و دسترسی آزاد:

• مزایای متن‌باز بودن: این مدل‌ها با مجوز MIT منتشر شده‌اند که به کاربران اجازه می‌دهد به‌صورت رایگان از آن‌ها استفاده کنند، آن‌ها را تغییر دهند و حتی بر اساس آن‌ها مدل‌های جدیدتری بسازند.
• توسعه جامعه: متن‌باز بودن این مدل‌ها باعث رشد و توسعه یک جامعه بزرگ از توسعه‌دهندگان و محققان می‌شود که می‌توانند بر روی بهبود و گسترش قابلیت‌های این مدل‌ها کار کنند.
• افزایش نوآوری: دسترسی آزاد به این مدل‌ها، نوآوری و خلاقیت در حوزه هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد.

2. معماری مدل‌ها:

• ترکیب متخصصان (MoE): مدل Phi-3.5-MoE با استفاده از معماری ترکیب متخصصان، می‌تواند وظایف پیچیده را با ترکیب چندین مدل تخصصی انجام دهد.
• پنجره زمینه بزرگ: همه مدل‌های Phi-3.5 دارای پنجره زمینه بزرگی هستند که به آن‌ها اجازه می‌دهد اطلاعات بیشتری را در یک زمان پردازش کنند و به نتایج دقیق‌تری دست یابند.
• آموزش گسترده: این مدل‌ها بر روی مجموعه داده‌های عظیمی آموزش دیده‌اند که به آن‌ها اجازه می‌دهد الگوهای پیچیده را در داده‌ها شناسایی کنند.

3. کاربردهای بالقوه:

• تولید محتوا: تولید متن، ترجمه، خلاصه‌سازی، پاسخ به سوالات و حتی نوشتن کد.
• خدمات مشتری: چت‌بات‌ها، دستیارهای مجازی و سیستم‌های پاسخگویی خودکار.
• تحلیل داده: تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن و استخراج اطلاعات از متن.
• خلاقیت: تولید داستان، شعر، موسیقی و کد.
• آموزش: تولید محتواهای آموزشی، آزمون‌سازی و ارزیابی دانش‌آموزان.

4. مقایسه با مدل‌های دیگر:

• رقابت با غول‌ها: مدل‌های Phi-3.5 توانسته‌اند در برخی بنچمارک‌ها عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های شناخته شده‌ای مانند GPT-4 و Gemini داشته باشند.
• تفاوت در معماری و کاربرد: هر یک از مدل‌های Phi-3.5 دارای ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود هستند و برای وظایف مختلف مناسب‌تر می‌باشند.

5. چالش‌ها و آینده:

• • مصرف منابع محاسباتی: آموزش و اجرای این مدل‌ها به منابع محاسباتی بسیار زیادی نیاز دارد.
  • سوگیری‌های مدل: مانند سایر مدل‌های هوش مصنوعی، مدل‌های Phi-3.5 نیز ممکن است حاوی سوگیری‌هایی باشند.
  • امنیت: استفاده نادرست از این مدل‌ها می‌تواند به انتشار اطلاعات نادرست یا ایجاد آسیب‌های اجتماعی منجر شود.

نتیجه‌گیری:

Dream Machine 1.5: مرزهای تخیل را در هم می‌شکند. با توانایی تولید ویدیوهای با جزئیات خیره‌کننده و پشتیبانی از زبان‌های مختلف، این مدل هوش مصنوعی نه تنها یک ابزار قدرتمند برای تولید محتوا است، بلکه یک بوم نقاشی دیجیتال برای هر کسی است که بخواهد داستان‌های خود را به صورت بصری روایت کند. Dream Machine 1.5 ثابت کرده است که هوش مصنوعی می‌تواند فراتر از تولید محتوا، به ابزاری برای بیان خلاقیت و نوآوری تبدیل شود.

مایکروسافت با معرفی مدل‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی Phi-3.5، گام مهمی در جهت تقویت جایگاه خود در عرصه‌ی هوش مصنوعی برداشته است. این مدل‌ها که با مجوز متن‌باز منتشر شده‌اند، توانایی رقابت با بهترین مدل‌های موجود در بازار مانند GPT-4 و Gemini را دارند

 

در مجله سایبرلایف بخوانید