【速報】Microsoftが最新生成AI「Phi3」を発表！最強の小規模言語モデルの実力を徹底レビュー

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28 Apr 202418:41

Summary

TLDR今回紹介されたのは、Microsoftがリリースした新しい小規模言語モデル「53」です。大規模言語モデルと比較して、計算リソースを少なくとも単純なタスクで高いパフォーマンスを発揮することが特徴で、モバイルデバイスなどローカルで使用することも可能です。また、53のMiniモデルは日本語でも高精度な応答を提供し、他のオープンソースモデルと比較しても優れた性能を示しました。しかし、複雑な計算や論理的な問題にはまだ向いていないとされています。53は、オフラインでのAI活用が容易になり、今後のAIツールの選択肢として注目されています。

Takeaways

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🔍 Microsoftが新たにリリースしたスモールランゲージモデル「53」は、最小で最強のモデルであり、注目されています。
🌟 53はオープンソースで、パラメーター数が少なく、計算リソースを少なくとも高性能を発揮する小規模言語モデル(SML)です。
⚙️ 53は3つの展開モデルがあり、それぞれが異なるコンテキストウンドウを持ちます。
📈 53は他のオープンソースモデルよりも優れており、GPT3.5と同じレベルのクオリティを提供しています。
📱 SMLはローカルデバイスで簡単に動かすことができるため、オフラインでも使用可能です。
📊 53のMiniモデルは、他のモデルと比較しても高い点数を獲得しており、パフォーマンスが高いことがわかります。
💬 53は日本語も使用可能で、精度が高く、速い応答が期待できます。
🚀 53は文章生成や要約、まとめなどのタスクで優れた結果を出し、GPT3.5と比較して同等のクオリティを発揮します。
🌐 53はHanging Chat内で無料で簡単に使用できるため、幅広い用途で活用が可能とされています。

Q & A

Microsoftがリリースしたスモールランゲージモデルの名前は何ですか？
-Microsoftがリリースしたスモールランゲージモデルの名前は53です。
53のスモールランゲージモデルにはいくつの展開がありますか？
-53のスモールランゲージモデルには3つの展開があり、それらは53ミディアム、53スモール、そして53ミニです。
53ミニのコンテキストウンドウはいくつですか？
-53ミニのコンテキストウンドウは4K版と128K版の2つがあります。
53のモデル展開の中で、どのモデルが最も高機能でコスト効率が高くなっていますか？
-53のモデル展開の中で、最も高機能でコスト効率が高いとなっているのは小規模言語モデルSMLです。
53のスモールランゲージモデルはなぜ注目されていますか？
-53のスモールランゲージモデルは、小規模ながらも高性能であり、オープンソースで利用可能で、他の同様のモデルよりもクオリティが高く、今後のAIアプリケーションで重要な役割を果たす可能性があるとされています。
53のスモールランゲージモデルは日本語の文章生成においてどのようなクオリティを持っていますか？
-53のスモールランゲージモデルは日本語の文章生成においても高クオリティを発揮しており、他のモデルと比較しても優れた結果を出すことができるとされています。
53のスモールランゲージモデルは、どのようなタスクに向いていますか？
-53のスモールランゲージモデルは、複雑なタスクではなく、より単純なタスクに対して高いパフォーマンスを発揮することが期待されます。例えば、文章の生成や要約、翻訳などのタスクに向いています。
53のスモールランゲージモデルとGPT3.5の比較で、どのような結果が出ていますか？
-53のスモールランゲージモデルは、GPT3.5と比較しても同様のクオリティで文章生成ができるとされています。また、53は日本語の精度も高く、日本市場で歓迎される可能性が高いとされています。
53のスモールランゲージモデルはなぜオフラインでの使用が可能です？
-53のスモールランゲージモデルは、計算リソースを少なくともつながらも高いパフォーマンスを発揮できるため、クラウドに依存しないローカルデバイスでの実行が可能であり、オフラインでの使用が可能です。
53のスモールランゲージモデルが提供する3つのモデルの中で、どのモデルが現在利用可能ですか？
-53のスモールランゲージモデルの3つのモデル中では、53ミニが現在利用可能で、コンテキストウンドウが4K版と128K版の2つがあります。
53のスモールランゲージモデルは、どのような場面で有効なのでしょうか？
-53のスモールランゲージモデルは、モバイルデバイスやオフライン環境でのAIアプリケーションなど、計算リソースが限られた場で有効です。また、文章生成や要約、翻訳などのタスクにも適しています。
53のスモールランゲージモデルとラーマ3の70Bモデルを比較した場合、どのような結果が得られましたか？
-53のスモールランゲージモデルとラーマ3の70Bモデルを比較した場合、ラーマ3は速度は早く、プロンプトに忠実なアウトプットを提供しましたが、日本語のサポートが弱く、ニュアンスに違和感がある部分がありました。一方、53は日本語の精度が高く、柔軟性と移動性などの利点を細かく説明することができました。