{"id":897,"date":"2024-04-27T14:09:02","date_gmt":"2024-04-27T17:09:02","guid":{"rendered":"https:\/\/portal7ia.com.br\/?p=897"},"modified":"2024-04-27T14:09:03","modified_gmt":"2024-04-27T17:09:03","slug":"microsoft-anuncia-familia-phi-3-de-pequenos-modelos-de-linguagem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portal7ia.com.br\/index.php\/2024\/04\/27\/microsoft-anuncia-familia-phi-3-de-pequenos-modelos-de-linguagem\/","title":{"rendered":"Microsoft anuncia fam\u00edlia Phi-3 de pequenos modelos de linguagem"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os avan\u00e7os da Intelig\u00eancia Artificial (IA) continuam a surpreender, e a Microsoft est\u00e1 na vanguarda desta revolu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hoje(Abr 23, 2024), a Microsoft anuncia um marco significativo no desenvolvimento de\u00a0<strong>pequenos modelos de linguagem\u00a0com o lan\u00e7amento da\u00a0fam\u00edlia Phi-3<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nos \u00faltimos anos, os grandes modelos de linguagem (LLMs) t\u00eam crescido exponencialmente, tendo atingido centenas de milhares de milh\u00f5es ou mesmo bilh\u00f5es de par\u00e2metros.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No entanto, os investigadores da Microsoft questionaram-se: \u201c<em><strong>Quantos par\u00e2metros s\u00e3o realmente necess\u00e1rios para construir um modelo com racioc\u00ednio de senso comum<\/strong>?<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como resposta, a fam\u00edlia de pequenos modelos de linguagem Phi-3 foi concebida para oferecer desempenho excecional com uma fra\u00e7\u00e3o do tamanho dos LLMs tradicionais.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O primeiro membro desta fam\u00edlia, o\u00a0<strong>Phi-3-mini<\/strong>, que est\u00e1 agora\u00a0<strong>dispon\u00edvel atrav\u00e9s do Azure, HuggingFace e Ollama<\/strong>, possui apenas\u00a0<em>3,8 mil milh\u00f5es de par\u00e2metros<\/em>, mas oferece resultados impressionantes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alguns dos principais destaques incluem:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O Phi-3 prova que\u00a0<strong>dados sint\u00e9ticos de alta qualidade s\u00e3o uma op\u00e7\u00e3o vi\u00e1vel para treinar modelos de linguagem<\/strong>\u00a0e cria oportunidades \u00fanicas para mais inova\u00e7\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li>Esta inova\u00e7\u00e3o nasceu nos\u00a0<em>laborat\u00f3rios de Research da Microsoft<\/em>\u00a0e foi\u00a0<em>impulsionada pela mais recente equipe de GenAI da empresa<\/em>.<\/li>\n\n\n\n<li>Al\u00e9m de todas as outras medidas de\u00a0<em>Responsible AI<\/em>\u00a0desenvolvidas antes de lan\u00e7ar um modelo, o treino com dados sint\u00e9ticos permitiu \u00e0 Microsoft adicionar uma\u00a0<strong>camada extra de seguran\u00e7a e mitigar problemas comuns com linguagem prejudicial<\/strong>\u00a0exibida por modelos treinados com dados da internet.<\/li>\n\n\n\n<li>A fam\u00edlia de modelos Phi-3 pode ajudar a derrubar barreiras associadas ao custo e \u00e0 efici\u00eancia.<\/li>\n\n\n\n<li>O\u00a0<strong>Phi-3-mini possui 3.8 mil milh\u00f5es de par\u00e2metros<\/strong>\u00a0e ainda supera concorrentes de maior dimens\u00e3o. Isso significa que tarefas que normalmente seriam encaminhadas para um modelo maior podem ser tratadas por um modelo menor.<\/li>\n\n\n\n<li>Devido \u00e0 sua dimens\u00e3o, ser\u00e1 mais f\u00e1cil e acess\u00edvel\u00a0<strong>ajustar o Phi-3 para use cases personalizados<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li>O\u00a0<strong>Phi-3-small<\/strong>\u00a0(7 mil milh\u00f5es de par\u00e2metros) e o\u00a0<strong>Phi-3-medium<\/strong>\u00a0(14 mil milh\u00f5es de par\u00e2metros)\u00a0<strong>estar\u00e3o dispon\u00edveis brevemente<\/strong>\u00a0e oferecer\u00e3o propostas de valor semelhantes com desempenho em escala.<\/li>\n\n\n\n<li>A Microsoft est\u00e1 a apoiar a&nbsp;<em>comunidade de developers ao disponibilizar o Phi-3 em v\u00e1rias plataformas<\/em>.<\/li>\n\n\n\n<li>O <strong>Phi-3 estar\u00e1 dispon\u00edvel no\u00a0HuggingFace\u00a0e\u00a0Ollama<\/strong>, <strong>al\u00e9m do\u00a0<em>Azure<\/em><\/strong>, <strong>permitindo a qualquer pessoa executar o modelo localmente<\/strong> e aproveitar os benef\u00edcios da IA generativa.<\/li>\n\n\n\n<li>O Phi-3-mini permitir\u00e1 aos utilizadores executar o modelo no equipamento sem ser necess\u00e1ria uma liga\u00e7\u00e3o \u00e0 internet ou acesso \u00e0 cloud, ampliando o acesso \u00e0 IA em locais sem a infraestrutura necess\u00e1ria para aproveitar os LLMs.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para mais informa\u00e7\u00f5es sobre a fam\u00edlia Phi-3 de pequenos modelos de linguagem, consulte o&nbsp;<a href=\"https:\/\/aka.ms\/AApbqsj\">Microsoft Source<\/a>&nbsp;e o&nbsp;<a href=\"https:\/\/aka.ms\/phi3blog-april\">Azure Blog.<\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size wp-block-paragraph\"><em>Pesquisa, Curadoria, Edi\u00e7\u00e3o, formata\u00e7\u00e3o e finaliza\u00e7\u00e3o: Werney Lima, abril 27, 2024 (S\u00e1bado)<\/em><br><em>Ferramentas normalmente usadas: Harpa.AI, Feedly, Canva, Affinity Photo, Obsidian.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Os avan\u00e7os da Intelig\u00eancia Artificial (IA) continuam a surpreender, e a Microsoft est\u00e1 na vanguarda desta revolu\u00e7\u00e3o. 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