微軟在官方宣布在Azure AI云開發(fā)平臺中，新增了Falcon、Phi、Jais、Code Llama、CLIP、Whisper V3、Stable Diffusion等40個新模型，涵蓋文本、圖像、代碼、語音等內(nèi)容生成。

開發(fā)人員只需要通過API或SDK就能快速將模型集成在應(yīng)用程序中，同時支持數(shù)據(jù)微調(diào)、指令優(yōu)化等量身定制功能。

此外，開發(fā)人員可通過關(guān)鍵字搜索，在Azure AI的“模型超市”中迅速找到適合自己的產(chǎn)品，例如，輸入“代碼”兩字，就能顯示相應(yīng)的模型。

體驗地址：https://ai.azure.com/

以下是部分知名新增模型的簡單介紹

Whisper V3

Whisper V3是OpenAI最新開發(fā)的語音模型，使用了100 萬小時弱標記音頻和400萬小時的偽標記音頻的多語言數(shù)據(jù)進行了訓(xùn)練，同時接受了語音識別和語音翻譯方面的訓(xùn)練。支持語音翻譯、轉(zhuǎn)錄等功能。

Stable Diffusion

Stable Diffusion是由Stability AI開發(fā)的文本生成圖像擴散模型，可生成素描、油畫、卡通、3D等多種類型圖片，也是目前最強開源擴散模型之一。

微軟Azure AI將提供Stable-Diffusion-V1-4、Stable-Diffusion-2-1 、Stable-Diffusion-V1-5 、
Stable-Diffusion-Inpainting 、Stable-Diffusion-2-Inpainting五種不同版本模型。

Phi

Phi-1-5有?13億參數(shù)Transformer架構(gòu)的模型。使用了與 Phi-1 相同的數(shù)據(jù)進行了訓(xùn)練,并增加了一個新的數(shù)據(jù)源,該數(shù)據(jù)源由各種NLP合成文本組成。

在評估測試常識、語言理解和邏輯推理的基準時, Phi-1.5 成為參數(shù)少于 100 億的模型中，成為最出色的模型之一。該模型可以寫詩,起草電子郵件,創(chuàng)作故事,總結(jié)文本,編寫 Python 代碼等。

Phi-2有27億參數(shù)，與 Phi-1-5 相比，其推理能力和安全措施有了顯著提高，但與業(yè)內(nèi)其他Transformer 架構(gòu)模型相比參數(shù)較小，但性能依然強悍。

Falcon

Falcon（獵鷹）模型是由阿聯(lián)酋阿布扎比研究室出品的大語言模型，使用了1萬億訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，支持文本生成、內(nèi)容總結(jié)等功能，支持Falcon-40b、Falcon-40b-Instruct 、Falcon-7b-Instruct和Falcon-7b四種模型。

SAM

SAM（Segment Anything Model）是由Meta開發(fā)的圖像分割模型，可根據(jù)提示快速分割圖像。SAM在1100萬張圖像和11億掩模的數(shù)據(jù)集上進行了訓(xùn)練。

SAM支持0樣本訓(xùn)練支持新的圖像分割任務(wù)，目前有Facebook-Sam-Vit-Large 、Facebook-Sam-Vit-Huge 、Facebook-Sam-Vit-Base 三種模型。

CLIP

CLIP是由OpenAI開發(fā)的多模態(tài)AI模型，在大量的圖像和文本對上進行訓(xùn)練，能夠理解圖像內(nèi)容并將其與自然語言描述相關(guān)聯(lián)。CLIP通過對圖像和文字進行共同的表示學(xué)習(xí)，極大地提升了計算機視覺的各種任務(wù)，包括分類、對象檢測、圖像字幕和更多。

目前有
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Base-Patch32、OpenAI-CLIP-ViT-Base-Patch32和OpenAI-CLIP-ViT-Large-Patch14三個版本。

Code Llama

Code Llama是Meta開發(fā)的專注開發(fā)領(lǐng)域的模型，通過文本就能生成、審核、改寫代碼，擁有CodeLlama-34b-Python 、CodeLlama-13b-Instruct等8個版本，是目前最強開源代碼模型之一。

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