Microsoft представила свои первые полностью доморощенные модели искусственного интеллекта, отметив основную веху в своей стратегии искусственного интеллекта. Две модели, Mai-Voice-1 и Mai-1-Preview, предназначены для улучшения инструментов AI, ориентированных на потребителя, при этом снижают ее зависимость от технологии Openai.
Mai-Voice-1, модель естественной речи, может создать минуту звука за секунду на одном графическом процессоре. Он уже поддерживает такие функции, как Copilot Daily, где хозяин искусственного интеллекта читает новости и генерирует дискуссии в стиле подкаста, чтобы объяснить сложные темы. Пользователи также могут экспериментировать с моделью через лабораторию Copilot, настраивая свой голос и стиль разговорной речи.
Наряду с ним, Microsoft представила MAI-1-Preview, текстовую модель, обучаемую около 15 000 графических процессоров NVIDIA H100. Несмотря на то, что в масштабе значительно меньше, чем конкурирующие модели, такие как Xai’s Grok, в котором использовалось более 100 000 графических процессоров, Microsoft говорит, что его подход, управляемый эффективностью, приоритет подходящим данным, чтобы минимизировать потраченные впустую вычисление. В настоящее время модель доступна для публичного тестирования на бенчмаркинг -платформе LMARENA и скоро будет интегрирована в сценарии избранных копий.
Несмотря на постоянную зависимость от моделей GPT Openai, Microsoft позиционирует эти запуска как начало долгосрочного плана по установлению большей независимости. Мустафа Сулиман, глава Microsoft AI, сказала, что основное внимание уделяется строительным системам, оптимизированным для использования потребителями, а не на предприятии. «У нас есть огромное количество очень прогностических и полезных данных на рекламной стороне и потребительской телеметрии», — отметил он во время эпизода подкаста декодера с Verge, добавив, что цель состоит в том, чтобы создать модели, которые служат эффективными цифровыми спутниками.
Сулиман, который ранее говорил о «пятилетней дорожной карте» для Microsoft AI, также подчеркнул, что модельное обучение должно быть эффективным и экономически эффективным, чтобы оставаться устойчивым. Это происходит в то время, когда возникают проблемы с инвестиционным пузырем ИИ и напряжения эскалации затрат на разработку.
Заглядывая в будущее, Microsoft говорит, что у нее есть «большие амбиции» помимо простого создания более крупных моделей. Вместо этого он планирует организовать набор специализированных систем, адаптированных к различным потребностям пользователей и контекстам. Эта многомодельная стратегия, по мнению компании, будет разблокировать долгосрочную ценность и укрепить свою роль в следующем этапе эволюции ИИ.
