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Monday, June 10, 2024

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माइक्रोसॉफ्ट का घरेलू एआई मॉडल स्मार्टफोन, लैपटॉप पर चल सकता है – टाइम्स ऑफ इंडिया



गूगल हाल ही में इसे लेकर आया है एआई मॉडल मिथुन से पिक्सेल 8 प्रो तक। स्मार्टफोन पर चलने वाला मॉडल सबसे हल्का और सबसे कुशल मॉडल है (जेमिनी नैनो) समूह का, और अब ऐसा लगता है कि कोई प्रतिस्पर्धी है: माइक्रोसॉफ्ट.
माइक्रोसॉफ्ट ने अपने AI मॉडल का नवीनतम संस्करण जारी किया है जिसका नाम है फ़ि-2. कंपनी ने कहा कि इस विशेष मॉडल को केवल उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था और यह लैपटॉप या मोबाइल डिवाइस पर स्थानीय रूप से चलाने के लिए काफी छोटा है।
फाई-2 मेटा लामा 2 से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है
माइक्रोसॉफ्ट ने यह भी दावा किया कि Phi-2 मेटा जैसी कंपनियों के बड़े AI मॉडल से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है और इसके माध्यम से उपलब्ध होगा माइक्रोसॉफ्ट एज़्योरलागत के एक अंश पर क्लाउड। Phi-2 एक “छोटी भाषा मॉडल” है और Microsoft का कहना है कि इसके लिए मॉडल की तुलना में कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती हैओपनएआईका GPT-4 या मेटा का लामा-2। एआई मॉडल पाठ उत्पन्न करने या छवियों का वर्णन करने जैसे कार्य कर सकता है।
“केवल 2.7 बिलियन मापदंडों के साथ, Phi-2 विभिन्न समग्र बेंचमार्क पर 7B और 13B मापदंडों पर मिस्ट्रल और लामा-2 मॉडल के प्रदर्शन से आगे निकल जाता है। विशेष रूप से, यह म्यूटिस्टेप रीजनिंग कार्यों, यानी कोडिंग और गणित पर 25x बड़े लामा-2-70बी मॉडल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है, ”माइक्रोसॉफ्ट ने कहा।
यह दावा किया गया कि आकार में छोटा होने के बावजूद, Phi-2 हाल ही में घोषित Google जेमिनी नैनो से मेल खाता है या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है।
माइक्रोसॉफ्ट का प्लान बी
इससे पता चलता है कि Microsoft पूरी तरह से OpenAI पर निर्भर नहीं है, स्टार्टअप जिसमें उसने कथित तौर पर $ 10 बिलियन से अधिक का निवेश किया था। OpenAI का GPT-4 मॉडल Copilot और Office 365 को शक्ति प्रदान करता है। द इंफॉर्मेशन की पिछली रिपोर्ट के अनुसार, Microsoft लागत कम करने में मदद के लिए छोटे भाषा मॉडल चाहता है।
रिपोर्ट में कहा गया है कि पीटर ली, जो माइक्रोसॉफ्ट के 1,500 शोधकर्ताओं की देखरेख करते हैं, ने कंपनी के कई शोधकर्ताओं को संवादात्मक एआई विकसित करने का निर्देश दिया, जो ओपनएआई के समान प्रदर्शन नहीं कर सकता है, लेकिन आकार में छोटा है और इसे संचालित करने की लागत बहुत कम है।



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