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微软发布Copilot智能体 还带来了本机小语言模型

来源:51CTO.COM 2024-05-23 17:51:10 0浏览 收藏

小伙伴们对科技周边编程感兴趣吗?是否正在学习相关知识点?如果是,那么本文《微软发布Copilot智能体 还带来了本机小语言模型》,就很适合你,本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点,希望对大家的知识积累有所帮助!

微软发布Copilot智能体 还带来了本机小语言模型

2022年5月22日消息,当地时间周二,微软在Build开发者大会上发布了Copilot新智能体,它就像虚拟员工一样,能自动执行任务。微软认为,这种人工智能将消除枯燥乏味的工作内容,而不是完全取代员工工作。 微软的Copilot是基于开源代码模型GPT-3开发的,它使用了大量的代码库和算法,以帮助开发人员更高效地编写代码。Copilot能够分析上下文并生成与之匹配的代码片段,从而大大加快了开发的速度和质量。 然而,Copilot的功能仍然有限,并不能完全替代人工智能。它通常

除此外,微软还针对Copilot+ PC推出了本机小语言模型Phi-Silica。微软宣布,从6月份开始上市销售的所有Copilot+ PC都将嵌入Phi-Silica。这是一款微软专门为人工智能个人电脑所配置神经处理单元(NPU)打造的模型,是公司所有模型中规模最小的,仅有33亿个参数。

微软宣称,Copilot智能体并不会取代人类观察,等待命令,而是可以主动执行诸如监控电子邮件收件箱、自动化手动数据录入等任务。

这代表了行业中所称的AI智能体在行为为上的重大变革,也就是使聊天机器人能够独立智能地执行复杂任务。这是业界通常所说智能主体方面的一个重大变化,也就是让聊天机器人能自动执行一系列复杂任务。

微软商业应用和平台副总裁查尔斯·拉曼纳(Charles Lamanna)在接受采访时解释道:“我们很快意识到,仅限于用Copilot进行对话,极大地限制了它目前的功能。”“与其让Copilot等着别人和它聊天,不如让它更主动,让它能够在后台自动执行任务。”

微软今天向极少数早期接入测试者展示了这一新能力,并计划在今年晚些时候在Copilot Studio公开进行预览。企业将能够创建能够处理IT支持、员工入职等多种任务的Copilot智能体。“Copilot正从与你并肩作战的助手,演变为为你工作的助手”,微软在一篇博客中说。

这个Copilot智能体将由特定事件触发,并将结合企业自身的数据进行操作。以下是微调后的入职举例说Copilot如何工作: Copilot是一个智能助手,旨在帮助新员工更快地适应和融入企业。他会根据新员工的个人信息和职位要求,提供相关的培训资源和指导,帮助他们了解公司的文化、流程和工作方式。

想象你是一名新员工。一个积极主动的Copilot会向你打招呼,利用HR数据解答你的问题,把你介绍给同事,为你提供培训信息,帮助你填写表格,并安排你第一周的会议。这样,HR及其他员工便可专注于他们的常规任务,无需再被行政管理工作所困扰。

这种自动化可能会引发关于失业以及AI未来走向的问题和恐惧。拉曼纳认为,Copilot智能体可以去除工作中重复且单调的任务,如数据输入,而非完全代替工作。这样可以为人们腾出更多时间和精力去从事创造性的工作。

“工作和岗位是由许多不同而又多样的任务组成的。如果某人不断重复同一工作,那么这种工作很可能已经被现有技术自动化了。”拉曼纳说,“我们认为,随着Copilot和Copilot Studio的使用,一些任务将被完全自动化……但好消息是,大多数被自动化的任务都是没人真正想做的。”

关于小型语言模型Phi-Silica,微软表示这款模型的首字延迟是每秒650个token,功耗大约为1.5瓦特。这意味着它不会大量占用系统资源,从而释放PC的CPU和GPU去处理其他计算任务。此外,Phi-Silica在生成Token时会重用NPU的KV缓存,并在CPU上运行,每秒能产生约27个Token。

微软发言人表示,Phi-Silica的独特之处在于这是Windows首个本地部署的语言模型。它专为NPU优化,能够为设备带来极速的本地推理处理。这是一个关键时刻,标志着先进的AI技术将直接应用于Windows平台,支持第三方开发者创建卓越的第一方和第三方体验。这些体验将于今年秋季推向终端用户,从而提升Windows生态系统内的生产力和可访问性。

Phi-Silica是微软Phi-3系列模型的第五款产品,其他四款产品是拥有38亿个参数的Phi-3 mini、70亿个参数的Phi-3 small、140亿个参数的Phi-3 medium和42亿个参数的Phi-3 vision。

今天关于《微软发布Copilot智能体 还带来了本机小语言模型》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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