Як Azure лідирує в гонці ШІ завдяки чудовій інфраструктурі та моделям, за словами генерального директора Microsoft
2 хв. читати
Опубліковано
Поділитися цією статтею
Удосконалити цей посібник
Прочитайте нашу сторінку розкриття інформації, щоб дізнатися, як ви можете допомогти MSPoweruser підтримувати редакційну команду Читати далі
Основні нотатки
- Корпорація Майкрософт може похвалитися вдосконаленими прискорювачами штучного інтелекту для економічно ефективного навчання моделі великої мови.
- Від GPT-3 до PHY, Azure пропонує широкий спектр попередньо навчених моделей і досліджує новаторські архітектури.
- Azure дає змогу дослідникам розуміти та використовувати дані в матеріалознавстві та перетворенні енергії.
Сатья Наделла, генеральний директор Microsoft, виступив з промовою в Індії підкреслюючи лідируючу позицію Azure у гонці ШІ. Він окреслив кілька ключових сфер, де Azure виділяється, зокрема:
Корпорація Майкрософт інвестує значні кошти в створення передових прискорювачів ШІ для навчання великих мовних моделей. Ці прискорювачі розроблені таким чином, щоб бути ефективними та рентабельними, що робить їх доступними для широкого кола розробників та організацій.
«Одна з речей, про які я кажу нашим розробникам у Microsoft, — це надзвичайно амбітні сьогоднішні плани щодо того, що можна створити за допомогою найкращих моделей, знаючи, що через 18 місяців це буде одна десята, одна сота вартість того, що є сьогодні , і це дуже розширює можливості».
Azure пропонує повне портфоліо попередньо навчених моделей, включаючи GPT-3, GPT-4 і різні моделі з відкритим кодом. Крім того, Microsoft активно досліджує та розробляє нові архітектури моделей, такі як PHY і маркери міркування, розширюючи межі можливостей ШІ.
Microsoft вважає, що штучний інтелект може бути потужним інструментом для наукових відкриттів, особливо в таких сферах, як матеріалознавство та енергетичний перехід. Інструменти Azure розроблені, щоб допомогти дослідникам зрозуміти величезну кількість даних, доступних у цих сферах, і вчитися на них, прискорюючи інновації.
Традиційна інфраструктура даних потребує капітального ремонту, щоб відповідати вимогам робочого навантаження ШІ. Рішення Azure для обробки даних включають векторні індекси та вбудовані векторні простори, що забезпечує ефективний пошук і аналіз великих наборів даних.
Azure Fabric дезагрегує традиційні бази даних, пропонуючи розробникам більше контролю та гнучкості у зберіганні та обчисленні даних. Це дозволяє ефективно розподіляти ресурси та оптимізувати витрати.
«Я думаю, що це матиме глибокий вплив на те, як ми думаємо навіть про рівень даних у поєднанні з рештою програми».
Наделла підкреслив, що стек штучного інтелекту Microsoft, який охоплює інфраструктуру, моделі, дані та інструменти, доступний і постійно розвивається. Він також підкреслив доступність рішень ШІ завдяки закону Мура, що робить їх більш доступними.
Загалом, промова Наделли малює чітку картину бачення Microsoft майбутнього штучного інтелекту та її прагнення надавати розробникам найкращі інструменти та ресурси для досягнення успіху. Завдяки зосередженню на передовій інфраструктурі, різноманітних моделях, інноваційних даних і зручному підході до розробників Azure, здається, має хороші можливості для збереження лідерства в гонці ШІ.
Ось відео.
