近日，微軟宣佈推出針對其Phi-3小型語言模型的無服務器微調功能。這一新功能將幫助開發者在無需管理自己的服務器的情況下，輕鬆調整和優化Phi-3模型的性能。

微軟在其Azure AI開發平臺上推出了這一服務，使得開發者能夠在雲端進行模型微調，無需考慮底層基礎設施的複雜性，並且（最初）是免費的。

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Phi-3模型是一款擁有30億參數的小型語言模型，專爲企業開發者設計，能夠以較低的成本提供高效的性能。儘管其參數量遠小於Meta的Llama3.1（4050億參數），但在許多應用場景中，Phi-3的表現仍然接近OpenAI的GPT-3.5模型。微軟在首次發佈時就表示，Phi-3模型具有很高的性價比，適合用於編程、常識推理和一般知識等任務。

然而，之前的Phi-3模型微調需要開發者自己設置微軟Azure服務器或在本地計算機上運行，操作複雜且對硬件有一定要求。現在，通過無服務器微調，開發者可以直接在微軟的Azure AI平臺上進行模型的調整和優化，這不僅大大簡化了操作過程，還降低了使用門檻。

微軟還宣佈，Phi-3的小型和中型模型可以通過無服務器端點進行微調，這意味着開發者可以根據自己的需求調整模型的表現，以適應不同的應用場景。例如，教育軟件公司Khan Academy已經開始使用經過微調的Phi-3模型來優化其Khanmigo教師版的表現。

然而，這一新功能也讓微軟和OpenAI之間的競爭更加激烈。OpenAI最近剛剛推出了免費的GPT-4o mini模型微調服務，而Meta和Mistral也在不斷推出新的開源模型。各大AI提供商都在積極爭奪企業開發者市場，推出更多具備競爭力的產品和服務。

官方博客：https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-phi-3-fine-tuning-new-generative-ai-models-and-other-azure-ai-updates-to-empower-organizations-to-customize-and-scale-ai-applications/

**劃重點:**

📈 **無服務器微調發布**:微軟推出無服務器微調功能，使得開發者能夠在無需管理基礎設施的情況下，輕鬆調整Phi-3語言模型。

💰 **性價比高的Phi-3**:Phi-3模型以低成本提供高效性能，適用於各種企業應用場景。

🤖 **激烈的市場競爭**:微軟的無服務器微調功能加劇了與OpenAI及其他AI模型提供商的競爭，推動了行業的發展。