أطلقت مايكروسوفت آخر إصدار لنموذج الذكاء الاصطناعي الخفيف المعروف بـ Phi-3 Mini. يعد هذا النموذج الأول من ثلاثة نماذج أصغر ستقدمها الشركة، ويتميز بـ 3. 8 مليار معلمة، وقد تم تدريبه على مجموعة بيانات أصغر نسبيًا مقارنة بنماذج اللغة الأكبر حجمًا مثل GPT-4. يمكن للمستخدمين الآن الوصول إلى Phi-3 Mini على منصات مثل Azure وHugging Face وOllama. تخطط مايكروسوفت لإصدار نسختين أخريين، وهما Phi-3 Small (7 مليار معلمة) و Phi-3 Medium (14 مليار معلمة)، وتمثل المعلمات قدرة النموذج على فهم التعليمات المعقدة. في ديسمبر، أصدرت مايكروسوفت Phi-2 الذي قدم أداءً يعادل النماذج الأكبر حجمًا مثل Llama 2. وبحسب مايكروسوفت، يقدم Phi-3 أداءً أفضل من سابقه وقادر على تقديم استجابات مشابهة لنماذج تضاعف حجمها بعشر مرات. يشدد إريك بويد، نائب الرئيس التنفيذي لمنصة مايكروسوفت أزور للذكاء الاصطناعي، على أن Phi-3 Mini يوفر إمكانات مماثلة للنماذج الأكبر حجمًا مثل GPT-3. 5 ولكن في حجم أصغر. بالمقارنة مع النماذج الأكبر، غالبًا ما تكون النماذج الاصطناعية الذكية الأصغر حجمًا أكثر كفاءة من حيث التكلفة وتقديم أداء محسن على الأجهزة الشخصية مثل الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة. في وقت سابق من هذا العام، تم الإبلاغ عن أن مايكروسوفت قامت بتشكيل فريق مكرس لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي ذات وزن أخف.

بالإضافة إلى Phi، قامت مايكروسوفت أيضًا بإنشاء نموذج يُعرف بـ Orca-Math والذي يركز على حل المشاكل الرياضية. تقدم شركات التكنولوجيا الكبيرة الأخرى أيضًا نماذج ذكاء اصطناعي صغيرة خاصة بها، حيث تستهدف العديد منها مهامًا أبسط مثل تلخيص المستندات أو المساعدة في البرمجة. على سبيل المثال، نماذج Google Gemma 2B و 7B مثالية للروبوتات الدردشة البسيطة ومهام ذات صلة باللغة، بينما يتميز نموذج Anthropic's Claude 3 Haiku في قراءة وتلخيص الأبحاث الكثيفة بالرسوم البيانية. ويُستخدم Llama 3 8B الجديد الصادر حديثًا من Meta في الروبوتات الدردشة ومساعدة الترميز. يوضح بويد عملية التطوير، مشيرًا إلى أن المطورين قاموا بتدريب Phi-3 باستخدام "مناهج دراسية" مستوحاة من كيفية تعلم الأطفال من قصص النوم والكتب ذات اللغة والبنية الجملية الأبسط التي تتناول مواضيع أوسع. من خلال استغلال قائمة طويلة تضم أكثر من 3000 كلمة، تم استخدام نموذج التعلم باللغة الطويلة لإنشاء "كتب للأطفال" لتعليم Phi. علاوة على ذلك، يوضح بويد أن Phi-3 يبني على المعرفة المكتسبة من الإصدارات السابقة. بينما ركز Phi-1 على البرمجة وبدأ Phi-2 في التعلم المنطقي، يتفوق Phi-3 في كل من البرمجة والتعلم المنطقي. على الرغم من أن عائلة Phi-3 تمتلك بعض المعرفة العامة، إلا أنها لا تستطيع مجارات غلاف GPT-4 أو نموذج لغة كبير آخر مدرب على محتوى الإنترنت بأكمله.