微软已经有了 Gemini Nano 的竞争对手。它被称为 Phi-2，它可...
几天前，Google 凭借 Gemini Nano 打响了袖珍 AI 时代的发令枪，其生成式 AI 模型文本能够运行直接从手机上获取，无需连接到云端。现在，微软刚刚推出了其特定竞争对手的小型语言模型 (SLM) ，称为 Phi-2，也可以在移动设备中使用，这让所有人都感到惊讶指出这种新的文本到文本模型“足够小，可以在笔记本电脑或移动设备上运行”。 Satya Nadella 已经在最近的 Ignite 2023 活动上告诉我们了，它是 Phi-1 的进化，只有 1.3B 参数。 IBM 相信它有解决方案让我们摆脱 COBOL 语言的束缚。我还不太清楚我能不能做到。 位于夏塔卡 IBM 相信它有解决方案让我们摆脱 COBOL 语言的束缚。我还不太清楚我能不能做到。 紧凑格式的。我们正在研究一个具有 27 亿个参数 (2.7B) 的模型，这个数字清楚地指导它精确地用于更普通的设备。例如，在 ，它有两个版本，分别具 电报号码数据 有 参数。 小而霸气。至少根据相关负责人的说法是这样的。原因？它能够达到甚至超过理论上能力更强的模型（例如 的性能和精度。在内部进行的测试中，尽管参数只有这些模型的近三分之一，但性能仍然非常出色。 它还超越了 Gemini Nano。微软的新型号还能够超越“移动”笔记本电脑 Gemini Nano 3.25B。谷歌是最雄心勃勃的，根据该公司研究人员的说法，它还能够提供“毒性”较小的服务。
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并且给出的答案比 Llama 2 提供的答案更加主观。 比较是令人讨厌的。在模型展示时，微软提醒我们壮观的 Gemini Ultra 演示并没有那么壮观。他做了一些作弊。在其中一个部分中，谷歌展示了 Gemini Ultra 如何能够帮助学生解决物理问题，而在微软，他们使用了与 Phi-2 相同的提示，并且可以看出，它也能够解决这些疑虑，即使它是一个小得多的模型。. 仅供研究。尽管有这样的能力，Phi-2 还无法到达我们的手机，至少目前是这样。该模型仅“用于研究目的”获得许可，不得用于商业部署。有人谈论将其用于“不产生收入的非商业目的”的可能性，但其实际应用有点不那么直接。不过，可以通过新的 Azure AI Studio 平台的目录来访问它。
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