Microsoft məntiqi düşüncəyə sahib Phi-4-mini-flash-reasoning süni zəka modelini təqdim edib

     Microsoft yeni süni zəka modeli olan Phi-4-mini-flash-reasoning-i təqdim edib. Bu model kənar qurğular, mobil cihazlar və hesablama resursları məhdud olan mühitlər üçün genişləndirilmiş məntiqi düşünmə imkanları təqdim edir. Yeni SambaY adlı hibrid arxitekturanın tətbiqi sayəsində model Microsoft-un Phi ailəsinin digər modelləri ilə müqayisədə 10 dəfə daha sürətli işləyir və 2-3 dəfə az gecikmə göstərir. Phi-4-mini-flash-reasoning 3.8 milyard parametrə malik açıq mənbəli bir modeldir və mürəkkəb riyazi düşünmə əməliyyatları üçün optimallaşdırılıb. Model 64 000 tokenə qədər kontekst uzunluğunu dəstəkləyir və yüksək keyfiyyətli sintetik məlumatlar üzərində öyrədilib, bu da onu məntiqə əsaslanan yüklü ssenarilər üçün etibarlı və yüksək məhsuldarlıqlı seçimə çevirir.

     Phi ailəsinin bütün modelləri kimi, Phi-4-mini-flash-reasoning də tək bir qrafik prosessor üzərində yerləşdirilə bilər. SambaY arxitekturasının əsas xüsusiyyəti Gated Memory Unit (GMU) adlı sadə, lakin effektiv mexanizmdir. Bu mexanizm modelin komponentləri arasında təqdimatların paylaşılmasını təmin edir. GMU modullarının istifadəsi dekodlaşdırma prosesinin səmərəliliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırır və uzun kontekstdə axtarışı sürətləndirir. Bu da geniş spektrli tapşırıqlarda yüksək məhsuldarlıq təmin edir və məntiqi düşünmə keyfiyyətini itirmədən inferens prosesini xeyli sürətləndirməyə imkan yaradır.

     Microsoft bildirir ki, yeni süni zəka modeli real vaxt rejimində geribildirim dövrlərinin kritik əhəmiyyət daşıdığı adaptiv tədris platformalarında, kənar qurğular üzərində işləyən məntiqi düşünmə qabiliyyətli agentlərdə və tələbələrin nailiyyətinə uyğun olaraq kontentin çətinlik səviyyəsini dinamik şəkildə tənzimləyən interaktiv təhsil sistemlərində istifadə oluna bilər. Şirkət vurğulayır ki, modelin riyaziyyat və strukturlaşdırılmış düşünmə sahəsində yüksək səmərəliliyi onu təhsil texnologiyaları, sadə simulyasiyalar və etibarlı inferens və minimal cavab vaxtı tələb edən avtomatlaşdırılmış qiymətləndirmə alətləri üçün xüsusilə dəyərli edir. Microsoft Phi-4-mini-flash-reasoning modeli Hugging Face platformasında istifadəyə açıqdır.

Bənzər xəbərlər

Süni İntellekt

Süni zəka kod yazmaq üçün proqramçıların işini sürətləndirmir, əksinə ləngidir

Qeyri-kommersiya təşkilatı METR tərəfindən aparılmış tədqiqat göstərib ki, mövcud süni zəka alətlərindən proqramlaşdırmada yardım məqsədilə istifadə edilməsi işin sürətini artırmaq əvəzinə, hətta təcrübəli proqramçılar üçün belə işi yavaşlada bilər.

Süni İntellekt

Süni zəka botları heç də yaxşı psixoloq deyillər

Stenford Universitetinin alimləri adi və tibbi süni zəka botlarının asılılıqdan əziyyət çəkən və psixi xəstəlikləri olan insanlarla qarşılıqlı əlaqəsini araşdırıblar. Tədqiqatçılar yalnız bir aspektlə maraqlanıblar: süni intellekt botları insan psixoterapevtləri tam şəkildə əvəz edə bilərmi?

Təhlükəsizlik

Süni zəka virusları bəzi hallarda Microsoft Defender-dən yan keçə bilirlər

Kibertəhlükəsizlik sahəsində çalışan tədqiqatçılar, Microsoft Defender antivirus müdafiəsini təxminən 8% hallarda keçə bilən süni zəka modelini nümayiş etdirmək niyyətində olduqlarını bildiriblər.

Süni İntellekt

Apple insan sağlamlığının vəziyyətini 92%-lik dəqiqliklə təyin edən süni zəka modeli yaradıb

Apple-ın dəstəyi ilə aparılan yeni bir araşdırma göstərir ki, istifadəçi davranışına dair məlumatlar (hərəkət, yuxu, fiziki məşqlər və s.) sağlamlıq vəziyyətini qiymətləndirmək üçün ənənəvi biometriya göstəricilərindən - məsələn, ürək döyüntüsü tezliyi və ya qanda oksigen səviyyəsi kimi - daha dəqiq ola bilər.

Süni İntellekt

Microsoft milyonlarla insanın süni zəkadan istifadənin öyrədilməsinə 4 milyard dollar vəsait ayırıb

Microsoft milyonlarla insanın süni zəkadan istifadə bacarıqlarını öyrənməsi üçün 4 milyard dollar həcmində vəsait və texnoloji xidmət ayırmağı öhdəsinə götürüb.