“`html
Microsoft已经发布了Azure AI模型目录的重大扩展，其中包括一系列基础和生成型AI模型。这一举措标志着人工智能领域的重大进步，将不同的创新技术汇集在一起。
AI目录的多样增加
Azure AI模型目录现在包括40个新模型，引入了4种新模式，包括文本到图像和图像嵌入功能。主要增加的模型有：
- 稳定扩散模型：由Stability AI和CompVis开发，这些模型在文本到图像和图像修复任务中表现出色，为创意内容生成提供了稳健且一致的输出。
- TII的Falcon模型：Falcon模型具有70亿和400亿参数，针对推断进行了优化，在性能上超过了许多开源模型。
- Meta的Code Llama：一系列用于辅助编码任务的生成型文本模型，参数从70亿到340亿不等。
- NVIDIA Nemotron：这款来自NVIDIA的80亿参数模型提供了各种功能，包括聊天和问答，与NVIDIA NeMo框架兼容。
- Meta的SAM（Segment Anything Model）：一种能够从简单的输入提示中创建高质量对象掩码的图像分割工具。
模型即服务（MaaS）
在战略上，微软还引入了模型即服务（MaaS）的概念。该服务将使专业开发人员能够将来自Meta的Llama 2、Cohere的Command、G42的Jais以及Mistral的高级模型作为API端点集成到其应用程序中。这种集成过程简化了开发人员资源供应和托管管理的复杂性。
创新型模型亮点
- Jais：G42开发的具有130亿参数的模型，经过了包含1160亿阿拉伯语标记的数据集的训练。Jais是阿拉伯世界在人工智能方面的重要进步。
- Mistral：拥有73亿参数的大型语言模型，由于具有分组查询注意力和滑动窗口注意力特征，因此其推断速度更快且响应序列更长。
- Phi模型：包括Phi-1-5和Phi-2，这些变压器展示了改进的推理能力和安全措施，适用于从写作到逻辑推理的各个领域的应用。
面向未来的创新
微软致力于负责任的人工智能和尖端创新，在AI模型的开发和集成方面表现出明显的远见。公司专注于优化Azure AI模型目录的用户体验，并改善GPU利用率以提高性能。此外，微软还针对调整大型LLM的优化引入了新的优化方法，以解决与GPU内存需求相关的挑战。
总而言之，微软扩展的Azure AI模型目录代表着人工智能技术的重大飞跃，提供了多样化的模型和服务。这些进步不仅满足了专业开发人员的需求，还为各个领域的创新应用铺平了道路。
本文转自小爪ai，原文：MarkTechPost。
“`