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マイクロソフトリサーチが小型で強力な言語モデル Phi-2 を発表。Microsoft の Ignite 2023 イベントで発表された Phi-2 は、最小限のトレーニングデータで高いパフォーマンスを発揮します。

Phi-2はGPTのような大型モデルとは異なり、より少ないデータと計算で特定のタスクに集中する。その27億のパラメータは、はるかに大きなモデルに匹敵する、印象的な推論と言語理解を提供する。

マイクロソフトはこれを、質の高いトレーニングデータと高度なスケーリング手法のおかげだと評価している。

Phi-2が数学やコーディングなどのベンチマークで大型モデルを凌駕

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サイズは小さいが、グーグルが最近発表したGemini Nano 2と競合している。Gemini Nano 2は、グーグルの広範なAI戦略の一環であり、様々なサービスにおいてPaLM-2に取って代わることを目指している。

マイクロソフトはまた、カスタムAIチップMaiaとCobaltを開発し、グーグルのTensorとアップルのMシリーズに挑戦する。Phi-2'のサイズは、基本的なデバイスで動作することを可能にし、新しいアプリケーションの可能性を開く。

AI研究の民主化への一歩

Azure AI Studio'のモデルカタログで利用可能なPhi-2は、AI研究を民主化する一歩となる。オープンソースのAI開発に対するマイクロソフトのコミットメントが、Phi-2で光ります。

より小さく、より力強く、より効率的に

マイクロソフトのPhi-2は、AIのパラダイムに大きな変化をもたらした。サイズが小さいにもかかわらず、より大きなモデルの性能に匹敵するその能力は、単なる技術的な達成ではなく、戦略的な革新である。

AIの未来は、より大規模で複雑なシステムを構築することではなく、より効率的で利用しやすいモデルを構築することにあるのかもしれない。

マイクロソフトがトレーニングデータの量より質を重視していること、そしてMaiaやCobaltのようなカスタムAIチップに投資していることは、この哲学に対する彼らのコミットメントを明確に示している。

Phi-2が低レベルの機器、場合によってはスマートフォンでも動作する可能性があることは、強力なAIツールが誰にでも手の届くところにある未来を垣間見せてくれる。