マイクロソフト、2023年までに8つの人工知能プロジェクトをオープンソース化へ

著者 | ツァミア・アンサリ

企画 | ヤン・ジェン

マイクロソフトは、ソフトウェア大手の元CEO、スティーブ・バルマー氏が2001年にオープンソース、特にLinuxについて痛烈なコメントをして以来、オープンソースに関して長い道のりを歩んできた。昨年末の ChatGPT のリリースに続き、2023 年を通じて Microsoft のテクノロジのほとんどが開発者や研究者に公開されます。

Microsoft は、オープンソースに貢献するため、年間を通じて数多くの AI および機械学習モデル、プロジェクト、ライブラリをリリースしてきました。注目に値する 8 つのプロジェクトをご紹介します。

1. オルカとオルカ2

Microsoft が Orca 2 をリリース。これらは、ゼロショット設定での複雑な推論タスクを含むテストにおいて、スケールの点ではるかに大規模な言語モデルに匹敵するか、それを上回るパフォーマンスを示すことが示された、一対の小さな言語モデルです。ここで言う大規模な言語モデルとは、Meta の Llama-2 Chat-70B など、5 ～ 10 倍の規模の言語モデルを指します。

Orca 2 には 2 つのバージョンがあります。1 つは 70 億のパラメータを持ち、もう 1 つは 130 億のパラメータを持ちます。これらは、元の 130 億パラメータの Orca モデルの進化版であり、その前身によって築かれた基盤の上に構築されています。

2. ターミナルチャット

Microsoft のオープン ソース ラインナップに新たに追加されたのは、Terminal Chat です。現在、Windows Terminal Canary に搭載されており、ユーザーはターミナル内の AI サービスとチャットできます。

この気の利いた機能により、ユーザーはターミナル セッションで何が起こっているかを把握しながら、コマンドに関するヘルプの取得や煩わしいエラー メッセージの解決などのスマートな提案を活用できます。

3. ファイ2

最近の Ignite カンファレンスで、Microsoft は Phi-2 と呼ばれる新しい小型言語モデルを発表しました。これは、今年初めにリリースされたバージョン 1 および 1.5 の後継です。 Phi-2 には 27 億のパラメータがあり、数学とコーディングの面では Llama-2-7B モデルを上回っています。

Phi-2 のチャット バージョンでは、これらの領域におけるいくつかの弱点を修正する作業が行われているという噂もあります。同カンファレンスで、ナデラ氏は「Model as a Service (MaaS)」も発表しました。これは、ユーザーがマネージド API を通じてオープンソース モデルにアクセスできるようになることを意味します。自分で設定しなくても、高度な技術ツールを使用できるようです。

4. 半径

Linux Foundation メンバー サミットで、Microsoft Azure CTO の Mark Russinovich 氏が Radius と呼ばれるオープン ソース イニシアチブを紹介しました。このプラットフォームはクラウドネイティブ アプリケーション向けに設計されており、開発者やオペレーターがパブリック クラウドやプライベート インフラストラクチャ上でそのようなアプリケーションを作成、展開、共同作業できるようになります。

Radiusには、レシピやコネクトなどの便利な機能が搭載されています。これらの要素は、展開の合理化とリソースのプロビジョニングの自動化に重要な役割を果たします。基本的に、Radius はチームに、コラボレーションをより効果的かつ効率的にするための集中型ツールキットを提供します。

5. ビジュアルチャットGPT

2023年4月、OpenAIは、ユーザーのテキスト入力に基づいて画像を作成および操作するように設計されたチャットボットであるVisual ChatGPTをリリースしました。この革新的なシステムは、OpenAI の ChatGPT と 22 種類のビジュアル ベース モデル (VFM) を組み合わせ、マルチモーダル インタラクションを促進する能力を強化します。

注目すべきは、ボットが画像を生成できる方法が 2 つあることです。テキスト プロンプトを使用して最初から画像を生成するか、チャット履歴から既存の画像を調整することができます。この二重の機能により、画像に依存する応答に動的な次元が追加されます。

6. セマンティックカーネル

同社は3月に、開発者が高度なAIモデルをアプリケーションに組み込むのを支援することを目的とした社内プロジェクトを公開することを決定した。

セマンティック カーネル (SK) と呼ばれるこのプロジェクトは、GitHub で「大規模な言語モデルと従来のプログラミング言語の統合を容易にする軽量 SDK」と説明されています。SK をオープンソース化することで、同社は AI 中心のアプリケーションの開発プロセスをスピードアップするだけでなく、開発者に SDK の内部の仕組みを理解する機会も提供します。この透明性は、過去の慣行から逸脱して技術的な詳細の公開を控えた OpenAI の GPT-4 へのアプローチとはまったく対照的です。

7. オリーブ

Microsoft は Olive をオープンソース化し、Microsoft の Windows チームが享受しているのと同等のレベルの AI ツールへのアクセスをユーザーに提供しています。

Olive は、ユーザーの開発環境に統合されると、特定のハードウェア ターゲットに合わせてモデルを自動的に調整および最適化する便利なツールになります。 Olive は、それぞれ異なるモデル向けに設計されたさまざまな調整オプションを提供します。たとえば、トランスフォーマーを使用している場合、Olive は関連する最適化を実装し、モデルの制約間のバランスをとって、レイテンシと精度を効果的に管理するのに役立ちます。

8. フェザー 1.0

Feathrが2023年にリリースされてから1年後、同社はアップデート版を発表した。この最新バージョンには、オンライン変換、高速サンドボックス環境、MLOP V2 アクセラレータとの統合、その他多くの機能強化など、多くの新機能と改善点が含まれています。これらの追加機能は、エンタープライズ規模の機械学習プロジェクトの開発と展開を加速するように設計されています。

オリジナルリンク: https://analyticsindiamag.com/8-ai-projects-microsoft-open-sourced-in-2023/