meta ai有据说开发了一个紧凑型人工智能模型尽管参数较少，但被称为“ MobiLellm”，与其他AI模型一样有效，使其对计算能力较小的智能手机有效。
该研究团队包括来自Meta Reality Labs，Pytorch和Meta AI研究（FAIR）的个人，集中于优化不到十亿个参数的模型。这是诸如GPT-4之类的模型大小的一部分，GPT-4（被认为包含数万亿个参数）。
Mobilell的主要改进包括强调模型深度，超过宽度，整合嵌入共享和分组质量注意，并采用革命性的瞬时构成块构成块。
这些设计决策使Mobilellm能够在典型的基准工作负载上击败先前的尺寸类型2.7％至4.3％。
尽管这些单位数字的增长似乎微不足道，但它们代表了语言模型构建极具竞争力的行业的重大进步。
其他元AI技术
META的AI技术继续作为行业的其余部分继续发展。有些不如其他人好。 Meta平台，Facebook的父企业，揭示四月份的一套新的人工智能工具。首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）认为，这是消费者可以自由利用的最复杂的AI助手。
尽管有这么高的主张，但Meta的AI机器人与真正的消费者互动困难。这些参数范围从80亿到700亿不等，这些AI语言模型使用大型数据集预测短语中最有可能的下一个单词。
尽管具有智能的设计，但Meta的AI代理商表现出了不同寻常的行为，例如加入在线论坛并参与对话偶尔会让人类感到困惑。这种行为突出了创建与人类平稳交互的AI系统的持续困难。
其他紧凑型AI模型
Meta AI的Mobilellm也在Microsoft之后的几个月发达类似的AI模型，Phi-3-Mini。
据报道，该方法旨在为资源较少的企业以较低的成本完成更简单的工作。
该业务已经引入了其三种小语言模型（SLM）中的第一个Phi-3-Mini，因为它赌注了一种预计将对人们的运作产生全球影响的技术。
根据微软Genai Research副总裁SébastienBubeck的说法，PHI-3的成本略低于其他具有同等功能但便宜得多的模型。
微软认为，尽管大语言模型仍然是不同AI任务的“黄金标准”，但PHI-3系列开放模型是最有效，最具成本效益的小语言模型。
新型轻型AI模型可在拥抱面上可用，用于机器学习模型的插座，Ollama，用于本地运行模型的轻量级框架以及Microsoft Azure AI模型目录。
此外，它将作为常规的API访问NVIDIA NIM微服务提供，可以轻松实施任何地方。
微软还宣布，很快就会提供其他PHI-3家庭模型，从而为用户提供了有关定价和质量的更多选择。 PHI-3中（140亿个参数）和PHI-3-MALL（70亿参数）很快将在许多模型花园和Azure AI模型目录中提供。
