– Microsoft ha presentado el modelo de inteligencia artificial Phi-3, que es pequeño pero funciona bien en comparación con modelos más grandes como GPT-4, Gemini y Llama 3.
– Phi-3 viene en tres tamaños; el modelo más pequeño tiene 3.800 millones de parámetros y está diseñado para ejecutarse en una gama más amplia de dispositivos más rápido que los modelos más grandes.
– Estas IA livianas, incluida Phi-3, hacen que sea más barato y más fácil ejecutar tareas sin necesidad de una gran potencia informática, y podrían incluirse en teléfonos inteligentes o integrarse en dispositivos de Internet de las cosas.
Microsoft ha presentado su nuevo modelo de inteligencia artificial Phi-3, que es más pequeño en comparación con otros modelos como GPT-4, Gemini o Llama 3, pero que aún ofrece un rendimiento impresionante. El modelo mini Phi-3 ha demostrado funcionar tan bien como los modelos más grandes en ciertos puntos de referencia, lo que lo convierte en una opción rentable y eficiente para ejecutar tareas sin una gran potencia informática.
Phi-3 viene en tres tamaños y el modelo mini tiene 3.800 millones de parámetros. A pesar de su tamaño más pequeño, el rendimiento del Phi-3 rivaliza con el de modelos más grandes como Mixtral 8x7B y GPT-3.5. El modelo fue entrenado con un plan de estudios basado en libros para niños, lo que le permitió igualar la calidad de respuesta de modelos más grandes.
La tendencia de que los modelos más pequeños funcionen tan bien o superen a los modelos más grandes está creciendo, con modelos como el Llama 3 70B de Meta acercándose a los niveles GPT-4 en algunos puntos de referencia. Phi-3 está diseñado para ejecutarse en una gama más amplia de dispositivos, ofreciendo un rendimiento más rápido sin necesidad de conexión a Internet. Estos modelos podrían integrarse en varios dispositivos, como teléfonos inteligentes, parlantes inteligentes o incluso refrigeradores, para brindar asesoramiento y funciones basadas en inteligencia artificial.
Si bien los modelos basados en la nube como Google Gemini Ultra y GPT-4-Turbo pueden superar a los modelos más pequeños, tienen desventajas como el costo, la velocidad y la necesidad de una conexión a Internet. Los modelos locales como Phi-3 permiten el uso fuera de línea, la privacidad de los datos y una integración perfecta en dispositivos IoT. Apple y Google ya están incorporando estos modelos locales en sus funciones de IA de próxima generación.
