Recientemente, Microsoft anunció el lanzamiento de la función de ajuste fino sin servidor para su modelo de lenguaje pequeño Phi-3. Esta nueva función ayudará a los desarrolladores a ajustar y optimizar fácilmente el rendimiento del modelo Phi-3 sin necesidad de administrar sus propios servidores.
Microsoft lanzó este servicio en su plataforma de desarrollo Azure AI, permitiendo a los desarrolladores ajustar finamente el modelo en la nube sin tener que preocuparse por la complejidad de la infraestructura subyacente, y (inicialmente) de forma gratuita.
El modelo Phi-3 es un modelo de lenguaje pequeño con 3 mil millones de parámetros, diseñado para desarrolladores empresariales, capaz de ofrecer un rendimiento eficiente a un bajo costo. Aunque su cantidad de parámetros es mucho menor que la de Llama 3.1 de Meta (405 mil millones de parámetros), en muchas aplicaciones, el rendimiento de Phi-3 se acerca al del modelo GPT-3.5 de OpenAI. Microsoft afirmó en su lanzamiento inicial que el modelo Phi-3 tiene una excelente relación calidad-precio y es adecuado para tareas como programación, razonamiento de sentido común y conocimiento general.
Sin embargo, el ajuste fino del modelo Phi-3 anterior requería que los desarrolladores configuraran su propio servidor Microsoft Azure o lo ejecutaran en su computadora local, una operación compleja y con ciertos requisitos de hardware. Ahora, con el ajuste fino sin servidor, los desarrolladores pueden ajustar y optimizar el modelo directamente en la plataforma Azure AI de Microsoft, lo que simplifica enormemente el proceso y reduce el umbral de uso.
Microsoft también anunció que los modelos pequeños y medianos de Phi-3 se pueden ajustar finamente a través de puntos finales sin servidor, lo que significa que los desarrolladores pueden ajustar el rendimiento del modelo según sus necesidades para adaptarse a diferentes escenarios de aplicación. Por ejemplo, la empresa de software educativo Khan Academy ya ha comenzado a utilizar un modelo Phi-3 ajustado finamente para optimizar el rendimiento de su versión Khanmigo para profesores.
Sin embargo, esta nueva función también intensifica la competencia entre Microsoft y OpenAI. OpenAI lanzó recientemente el servicio de ajuste fino gratuito del modelo GPT-4o mini, mientras que Meta y Mistral continúan lanzando nuevos modelos de código abierto. Los principales proveedores de IA están compitiendo activamente por el mercado de desarrolladores empresariales, lanzando productos y servicios más competitivos.
**Puntos clave:**
📈 **Lanzamiento del ajuste fino sin servidor**: Microsoft lanza la función de ajuste fino sin servidor, permitiendo a los desarrolladores ajustar fácilmente el modelo de lenguaje Phi-3 sin necesidad de administrar la infraestructura.
💰 **Phi-3 con excelente relación calidad-precio**: El modelo Phi-3 ofrece un rendimiento eficiente a bajo costo, adecuado para diversas aplicaciones empresariales.
🤖 **Intensa competencia en el mercado**: La función de ajuste fino sin servidor de Microsoft intensifica la competencia con OpenAI y otros proveedores de modelos de IA, impulsando el desarrollo del sector.