Microsoft presentó el martes Phi-3, una actualización de su pequeño modelo de lenguaje que, según afirma, es capaz de realizar muchas tareas que hasta ahora se creía que requerían modelos mucho más grandes. "Phi-3 no es ligeramente más barato; es drásticamente más barato; estamos hablando de una diferencia de coste de 10 veces en comparación con los otros modelos existentes con capacidades similares", afirmó Sébastien Bubeck, vicepresidente de investigación GenAI de Microsoft.

Los SLM están diseñados para realizar tareas más sencillas, lo que facilita su uso por parte de empresas con recursos limitados, según la empresa.

Phi-3-mini estará disponible de inmediato en el catálogo de modelos de IA de la plataforma de servicios en la nube Azure de Microsoft, en la plataforma de modelos de aprendizaje automático Hugging Face y en Ollama, un marco para ejecutar modelos en una máquina local, señaló la empresa.

Jaspreet Bindra, fundador de TechWhisperer UK Limited, ha comentado: "El más reciente de estos "Small Language Model" llega de la mano de Microsoft con Phi-3 Mini. Se trata de un modelo ligero de inteligencia artificial desarrollado como parte de su familia de modelos lingüísticos pequeños (SLM). Es el primero de los tres SLM que Microsoft tiene previsto lanzar en breve, siendo los otros dos Phi-3 Small y Phi-3 Medium. Phi-3 Mini tiene una capacidad de 3.800 millones de parámetros y está diseñado para realizar tareas más sencillas, lo que lo hace más accesible y asequible para empresas con recursos limitados. Phi-3 Mini se ha entrenado en un conjunto de datos más pequeño que el de los grandes modelos lingüísticos como GPT-4. Forma parte de una iniciativa más amplia de Microsoft para introducir una serie de SLM adaptados a tareas más sencillas, lo que los hace ideales para empresas con menos recursos. Este enfoque promete reducir costes, hacer que los modelos sean más rápidos al estar en el edge y prometer más casos de uso de IA generativa para empresas y consumidores" Phi-3 permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA generativa en el edge de forma más eficiente, con mejor latencia y menores costes. Microsoft ha estado desarrollando una serie de SLM que ofrecen muchas de las mismas capacidades que se encuentran en los LLM, pero son más pequeños en tamaño y se entrenan en cantidades más pequeñas de datos. "Empezamos este viaje hace un año tratando de construir modelos lingüísticos pequeños, intentando ver hasta dónde podemos llegar con quizá sólo 1.000 millones de parámetros", afirma Sebastien Bubeck, Vicepresidente de Microsoft GenAI.

Los competidores de Microsoft también tienen sus propios modelos de IA de pequeño tamaño, la mayoría de los cuales se centran en tareas más sencillas, como el resumen de documentos o la ayuda a la codificación. Los Gemma 2B y 7B de Google sirven para chatbots sencillos y tareas relacionadas con el lenguaje.