Microsoft는 다음 문서를 발행했습니다. Phi-2 AI 모델 성능은 Google Gemini Nano-2를 능가하며 매개변수 크기는 27억에 달합니다.

12월 13일, Microsoft는 자사의 Phi-2 2.7B 모델이 Google에서 출시한 Gemini Nano-2 3.2B보다 여러 측면에서 우수하다는 보도 자료를 발표했습니다.

Phi-2 2.7B 모델

지난해 11월 본 사이트의 보도에 따르면, 마이크로소프트는 Ignite 2023 컨퍼런스에서 매개변수가 27억에 달하는 Phi-2를 출시했으며 이전 버전에 비해 성능이 크게 향상되었습니다

Microsoft 올해 6월 Phi-1을 출시했는데, 매개변수가 13억개에 불과해 QA Q&A, 채팅 형식, 코드 등의 시나리오에 적합합니다. 이 모델은 전적으로 고품질 데이터를 사용하여 학습되었으며 벤치마크에서 경쟁 모델보다 최대 10배 더 뛰어난 성능을 발휘합니다.

Microsoft는 올해 9월 Phi-1.5 버전을 업데이트했는데 이 버전에도 13억 개의 매개 변수가 있습니다. 이 버전은 시 쓰기, 이메일 쓰기, 이야기 쓰기, 텍스트 요약에 사용할 수 있습니다. 상식, 언어 이해 및 추론의 벤치마크에서 모델은 일부 영역에서 최대 100억 개의 매개변수를 가진 모델을 따라잡을 수 있었습니다. 이전 버전 두 배이지만 다른 주류 언어 모델에 비해 여전히 작습니다.

Microsoft는 Phi-2가 논리적 추론과 보안 측면에서 상당한 개선을 보여주었다고 말합니다. 올바른 미세 조정 및 사용자 정의를 통해 소규모 언어 모델은 클라우드 및 에지 애플리케이션을 위한 강력한 도구입니다.

Google Gemini Nano-2 3.2B

Gemini Nano는 소형 기기에서 기본적으로 실행되도록 특별히 제작된 모델 버전입니다. 최신 2.0 버전에는 32억 개의 매개변수가 있으며 Pixel 8 Pro 모델에 최초로 탑재됩니다.

녹음 장면에서 녹음 파일을 선택하고 "대본" 탭을 클릭한 다음 상단의 "요약" 버튼을 클릭하면 앱이 녹음 내용과 관련된 여러 핵심 사항을 생성합니다.

Gboard 입력 방식에서 Gemini Nano는 "고품질 대화 인식 답장"을 달성할 예정입니다. WhatsApp은 스마트 답장을 지원하는 최초의 앱이 될 것이며, 다른 앱도 내년에 지원을 받게 될 것입니다.

비교

마이크로소프트는 최근 블로그 게시물에서 Phi-2 모델을 구글의 Gemini Nano-2 모델과 비교하면서 여러 면에서 Phi-2가 Gemini Nano-2 모델보다 성능이 더 좋다고 밝혔습니다.

Microsoft는 또한 Phi-2의 성능이 Llama-2의 70억 매개변수와 130억 매개변수는 물론 Mistral의 70억 매개변수

을 초과했다고 지적했습니다. 사이트에 첨부된 내용은 Microsoft의

공식 블로그 게시물 주소

이며, 관심 있는 사용자는 자세히 읽어보실 수 있습니다.

위 내용은 Microsoft는 다음 문서를 발행했습니다. Phi-2 AI 모델 성능은 Google Gemini Nano-2를 능가하며 매개변수 크기는 27억에 달합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!