MicrosoftMicrosoft ha appena lanciato una nuova intelligenza artificiale, in versione miniaturizzata. Questo si chiama Phi-3 Mini e ha solo 3,8 miliardi di parametri. Un’inezia rispetto a GPT-4GPT-4 di OpenAI e i suoi 1.700 miliardi di parametri, o anche il nuovo Llama 3 di Meta, offerto nella sua versione standard da 70 miliardi di parametri, oppure in una versione ridotta a 8 miliardi di parametri.
Secondo Eric Boyd, vicepresidente della piattaforma Azure AI di Microsoft, Phi-3 Mini è capace quanto i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-3.5. Ricordiamo che GPT-3.5 è il modello attualmente utilizzato nella versione gratuita di ChatGPT e ha 175 miliardi di parametri.
Un’intelligenza artificiale addestrata sui contenuti… generati dall’intelligenza artificiale
Un modello SLM (Small Language Model) offre alcuni vantaggi, ad esempio è meno costoso da eseguire e richiede hardware molto meno potente. Phi-3 Mini è stato progettato per poter funzionare direttamente su uno smartphone o un laptop, senza essere connesso al web e senza bisogno del cloud. Tuttavia, l’IA avrà una conoscenza meno generale rispetto ai modelli di grandi dimensioni come GPT-4. Phi-3 Mini può risultare di particolare interesse per le aziende che desiderano creare chatbot o altro appappcon un’intelligenza artificiale addestrata sui propri dati interni.
Microsoft ha affermato che questo modello è stato addestrato utilizzando contenuti generati da un LLM. Prendendo ispirazione dal modo in cui i bambini imparano, Microsoft ha preso un elenco di circa 3.000 parole e ha chiesto a un’altra intelligenza artificiale di creare libri per bambini, che sono stati utilizzati per addestrare Phi-3 Mini. Questa tecnica è piuttosto controversa e alcuni non esitano a parlare di consanguineità digitale. Ciò potrebbe creare un circolo vizioso in cui copiandosi l’una dall’altra, le IA perderanno qualità.
Questa nuova IA è disponibile su Azure, Hugging Face e Ollama. Microsoft prevede inoltre di rilasciare altre due versioni, Phi-3 Small e Phi-3 Medium, rispettivamente con 7 e 14 miliardi di parametri.
