हाल ही में माइक्रोसॉफ्ट ने Hugging Face प्लेटफॉर्म पर Phi-4 नामक छोटे भाषा मॉडल को जारी किया है, इस मॉडल की पैरामीटर संख्या केवल 14 अरब है, लेकिन यह कई प्रदर्शन परीक्षणों में उत्कृष्टता दिखाई है, जिसमें कई प्रसिद्ध मॉडल, जैसे OPENAI का GPT-4o और अन्य समान ओपन-सोर्स मॉडल जैसे Qwen2.5 और Llama-3.1 को पार किया है। अमेरिका के गणित प्रतियोगिता AMC के परीक्षण में, Phi-4 ने 91.8 अंक प्राप्त किए, जो Gemini Pro1 से स्पष्ट रूप से बेहतर है।

Nvidia ने चुपचाप एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल पेश किया है, जिसका नाम Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct है, जो उत्कृष्ट प्रदर्शन के साथ OpenAI के GPT-4 और Anthropic के Claude3.5 को पार कर गया है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा के परिदृश्य में महत्वपूर्ण बदलाव हुआ है। यह मॉडल प्रसिद्ध AI प्लेटफॉर्म Hugging Face पर जारी किया गया है, हालांकि इसका कोई बड़ा प्रचार नहीं हुआ, लेकिन इसके उत्कृष्ट प्रदर्शन ने जल्दी ही ध्यान आकर्षित किया।

Arcee AI ने सुपरनोवा लॉन्च किया, एक 700 बिलियन पैरामीटर का बड़े भाषा मॉडल जिसे व्यवसायों के लिए तैनात किया गया है, जो शक्तिशाली, स्वामित्व योग्य, डेटा गोपनीयता, मॉडल स्थिरता और अनुकूलन पर जोर देने वाले एआई समाधानों की पेशकश करने के लिए बनाया गया है। सुपरनोवा मेटा के Llama-3.1-70B-Instruct आर्किटेक्चर का उपयोग करता है और नवीनतम बाद के प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से उन्नत निर्देश पालन क्षमताओं को प्राप्त करता है। यह व्यवसायों को पूरी तरह से अनुकूल बनाने का समर्थन करता है और इसे व्यवसायों के स्वामित्व वाले क्लाउड वातावरण में तैनात करने की अनुमति देता है, जिससे डेटा सुरक्षा सुनिश्चित होती है।

Nvidia के शोध दल ने मॉडल प्रूनिंग और डिस्टिलेशन तकनीकों का उपयोग करके Llama-3.1-Minitron4B को सफलतापूर्वक पेश किया, जो Llama3 मॉडल का संकुचित संस्करण है, जिसका उद्देश्य डिवाइस पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सक्षम करना है। इस मॉडल ने गहरे प्रूनिंग और चौड़े प्रूनिंग तकनीकों के माध्यम से मूल 8B मॉडल के पैरामीटर की मात्रा को कम कर दिया है, जबकि बड़े मॉडलों के समान प्रदर्शन बनाए रखने में सक्षम रहा है। प्रशिक्षण डेटा की मात्रा में 40 गुना कमी के बावजूद, इस मॉडल ने MMLU मानक परीक्षण में 16% प्रदर्शन सुधार किया है। इस उपलब्धि को NVIDIA के द्वारा पेश किया गया है।