www.microsoft.com ha anunciado el lanzamiento de Phi-3 mini, un innovador modelo de lenguaje diseñado para ejecución nativa en móviles. Esta nueva creación tecnológica de Microsoft tiene como objetivo ofrecer una solución eficiente y potente para el procesamiento de lenguaje natural en dispositivos móviles. Con Phi-3 mini broke en el mercado, se espera una mejora significativa en la capacidad de procesamiento de datos y ejecución de tareas complejas, todo ello en un tamaño compacto que permitirá su integración en una amplia gama de dispositivos portes y móviles. Esta noticia representa un avance importante en el campo de la tecnología móvil y promete abrir nuevas posibilidades en cuanto a la eficipe y versatilidad de los dispositivos inteligentes.
Microsoft lanza Phi-3 mini: un modelo de lenguaje móvil para móviles de última generación
Microsoft presenta Phi-3 mini, un nuevo modelo de lenguaje pequeño que se ejecuta de forma nativa en teléfonos móviles de última generación y que ofrece un rendimiento similar a la tecnología GPT-3.5 de OpenAI. Esta novedad, entrenada con 3,3 billones de tokens, proviene de conjuntos de datos más grandes y más avanzados que los utilizados en su predecesor, Phi-2, entrenado con 1,4 billones de tokens. Con un tamaño de 3.800 millones de parámetros y ocupando alrededor de 1,8 GB de memoria, Phi-3 mini puede cuantificarse a 4 bits, según lo publicado en Arxiv.org.
Phi-3 mini de Microsoft: modelo de lenguaje móvil comparable a GPT de OpenAI
Para poner a prueba Phi-3 mini, los investigadores utilizaron un iPhone 14 con un chip A16 Bionic, donde el modelo se ejecuta de forma nativa y de forma completa offline logrando más de 12 tokens por segundo. El rendimiento de Phi-3 mini compite con modelos más grandes, como el GPT-3.5.
Phi-3 mini emplea una arquitectura de decodificador de transformador, admite una longitud de texto de 4K, se basa en una estructura en bloque similar a la de Llama 2, permite un formato conversacional y está alineado con los valores de robustez y seguridad de Microsoft. Además, Microsoft ha entrenado dos modelos adicionales de la misma familia: Phi-3 medium, de 14.000 millones de parámetros, y Phi-3 small, con 7.000 millones de parámetros, ambos entrenados con 4.800 millones de tokens.
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