مايكروسوفت تقدم نموذج اللغة الصغيرة Phi-3-vision لتحليل الصور إلى الأجهزة المحمولة
![مايكروسوفت تقدم نموذج اللغة الصغيرة Phi-3-vision لتحليل الصور إلى الأجهزة المحمولة مايكروسوفت تقدم نموذج اللغة الصغيرة Phi-3-vision لتحليل الصور إلى الأجهزة المحمولة](https://img.3agel.news/UFH_-McFcIWIWgK7gD6B-3r-2BzaDnXs6_LbAnTe30w/rs:fill:800:450:1:1/bG9jYWw/6Ly8vc3/RvcmFnZ/S9pbWFn/ZXMvVEU/0bmNqdV/NmV3BVV/Fp2TlRz/bUVIMGc/3aWU3Rk/81QUVvY/05WZFU1/ay53ZWJ/w.webp)
مقدمة Phi-3-vision
توسع مايكروسوفت عائلة نماذج اللغات الصغيرة Phi-3 بإطلاق Phi-3-vision. على عكس سابقاته، تم تصميم Phi-3-vision لتحليل الصور وفهمها، مما يجعله نموذجًا متعدد الوسائط. يتفوق هذا النموذج في التعرف على الكائنات في الصور بفضل قدرته على الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالصور والمخططات. على الرغم من أنه لا يولد صورًا، إلا أنه يبرع في استيعاب وتفسير المحتوى البصري.
عائلة Phi-3
يأتي إصدار Phi-3-vision بعد Phi-3-mini، وهو أصغر عضو في عائلة Phi-3. تضم العائلة الكاملة الآن Phi-3-mini و Phi-3-vision و Phi-3-small و Phi-3-medium. يُظهر هذا التركيز على النماذج الأصغر اتجاهًا متزايدًا في تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث توفر النماذج الأصغر استهلاكًا أقل للطاقة والذاكرة، مما يجعلها مثالية للأجهزة المحمولة.
التوافر
يتوفر Phi-3-vision حاليًا للمعاينة، بينما يمكن الوصول إلى بقية عائلة Phi-3 (الصغيرة والصغيرة والمتوسطة) عبر مكتبة نماذج Azure. حققت مايكروسوفت نجاحًا بالفعل في هذا النهج من خلال تفوق نموذج Orca-Math على المنافسين الأكبر في حل المسائل الرياضية.
تم نشر هذا المقال بواسطة تطبيق عاجل
التطبيق الأول لمتابعة الأخبار العاجلة في العالم العربي
اضغط لتحميل التطبيق الآن مجاناً