Microsoft が Copilot エージェントをリリースし、ネイティブの小規模言語モデルも導入
ニュース 現地時間2022年5月22日火曜日、MicrosoftはBuild開発者カンファレンスで、仮想従業員のようなものでタスクを自動的に実行できる新しいエージェントであるCopilotをリリースしました。 Microsoft は、この種の人工知能は従業員の仕事を完全に置き換えるのではなく、退屈な仕事内容を排除すると考えています。 Microsoft の Copilot は、オープン ソース コード モデル GPT-3 に基づいて開発されており、開発者がより効率的にコードを作成できるようにするために、多数のコード ライブラリとアルゴリズムが使用されています。 Copilot はコンテキストを分析し、一致するコード スニペットを生成することができるため、開発の速度と品質が大幅に向上します。 ただし、Copilot の機能はまだ限定されており、人工知能を完全に置き換えることはできません。通常は
さらに、Microsoft は Copilot+ PC 用のネイティブ小型言語モデル Phi-Silica もリリースしました。 Microsoft は、6 月から販売されるすべての Copilot+ PC に Phi-Silica が組み込まれると発表しました。これは、人工知能パーソナル コンピュータに構成されているニューラル プロセッシング ユニット (NPU) 用に Microsoft が特別に作成したモデルで、同社のすべてのモデルの中で最小であり、パラメータ数はわずか 33 億です。
Microsoft は、Copilot エージェントはコマンドを監視して待機する人間に代わるものではなく、電子メールの受信箱の監視や手動データ入力の自動化などのタスクを積極的に実行できると主張しています。
これは、業界で AI エージェントと呼ばれるものの動作における大きな変化を表しており、チャットボットが複雑なタスクを独立してインテリジェントに実行できるようになります。これは、業界で一般にインテリジェント エージェントと呼ばれるもの (さまざまな複雑なタスクを自動化できるチャットボット) における大きな変化です。
Microsoft のビジネス アプリケーションおよびプラットフォーム担当バイスプレジデントである Charles Lamanna 氏は、インタビューで次のように説明しました。「Copilot を会話に制限すると、現在の機能が大幅に制限されることにすぐに気づきました。Copilot に他のユーザーがチャットするのを待たせるのではなく、それを実行しましょう。」
Microsoft は本日、この新しい機能をごく少数の早期アクセス テスターに公開しており、今年後半に一般公開する予定です。ある時点で Copilot Studio でプレビューします。企業は、IT サポートから従業員のオンボーディングに至るまでのタスクを処理できる Copilot エージェントを作成できるようになります。 「Copilotは、ユーザーと一緒に働くアシスタントから、ユーザーのために働くアシスタントへと進化している」とMicrosoftはブログ投稿で述べた。
この Copilot エージェントは特定のイベントによってトリガーされ、企業独自のデータと連携して動作します。以下は、Copilot がどのように機能するかを示す、微調整されたオンボーディングの例です。 Copilot は、新入社員がより早く企業に適応し統合できるように設計されたインテリジェントなアシスタントです。新入社員の個人情報と役職要件に基づいて、関連するトレーニング リソースとガイダンスを提供し、新入社員が会社の文化、プロセス、仕事のやり方を理解できるように支援します。
あなたが新入社員だと想像してください。積極的なコパイロットが挨拶し、人事データを使用して質問に答え、同僚を紹介し、トレーニング情報を提供し、フォームへの記入を支援し、最初の週の会議のスケジュールを設定します。これにより、人事担当者やその他の従業員は通常の業務に集中できるようになり、管理業務に煩わされる必要がなくなりました。
この自動化は、雇用の喪失や AI の将来の方向性についての疑問や懸念を引き起こす可能性があります。 Lamanna 氏は、Copilot エージェントによって、データ入力などの反復的で単調なタスクを仕事から完全に置き換えるのではなく、取り除くことができると考えています。これにより、人々はより多くの時間とエネルギーを創造的な仕事に費やすことができます。
「仕事や仕事は、多くの異なる多様なタスクで構成されています。誰かが同じ仕事を何度も繰り返し続ける場合、その仕事は既存のテクノロジーによって自動化されている可能性が高くなります。」とラマンナ氏は言いました。 Copilot と Copilot Studio、一部のタスクは完全に自動化されます...しかし良いニュースは、自動化されるタスクのほとんどは、誰も実際にはやりたくないものであるということです。」
小規模言語モデル Phi-Silica について、Microsoft。このモデルの最初のワード レイテンシは 1 秒あたり 650 トークンで、消費電力は約 1.5 ワットです。これは、システム リソースをあまり使用せず、PC の CPU と GPU を解放して他のコンピューティング タスクを処理できることを意味します。さらに、Phi-Silica はトークンの生成時に NPU の KV キャッシュを再利用し、CPU 上で実行され、1 秒あたり約 27 個のトークンを生成できます。
Microsoft の広報担当者は、Phi-Silica は、Windows 用にローカルに導入された最初の言語モデルであるという点でユニークであると述べました。 NPU 用に最適化されており、非常に高速なローカル推論処理をデバイスにもたらすことができます。これは極めて重要な瞬間であり、高度な AI テクノロジが Windows プラットフォームに直接導入され、サードパーティの開発者が優れたファーストパーティおよびサードパーティのエクスペリエンスを作成できるようになります。これらのエクスペリエンスは今秋エンド ユーザーに展開され、Windows エコシステム内の生産性とアクセシビリティが向上します。
Phi-Silica は、Microsoft の Phi-3 シリーズ モデルの 5 番目の製品で、他の 4 つの製品は、38 億のパラメータを備えた Phi-3 mini、70 億のパラメータを備えた Phi-3 Small、および 140 億のパラメータを備えた Phi-3 です。 - 3 つのビジョンと 3 つのメディアと 42 億のパラメータ。
以上がMicrosoft が Copilot エージェントをリリースし、ネイティブの小規模言語モデルも導入の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

8 月 14 日のこのサイトのニュースによると、今日の 8 月のパッチ火曜日イベント日に、Microsoft は 22H2 および 23H2 用の KB5041585 更新プログラム、および 21H2 用の KB5041592 更新プログラムを含む、Windows 11 システム用の累積的な更新プログラムをリリースしました。 8 月の累積更新プログラムで上記の機器がインストールされた後、このサイトに添付されるバージョン番号の変更は次のとおりです。 21H2 機器のインストール後、機器のインストール後、バージョン番号は Build22000.314722H2 に増加しました。バージョン番号は Build22621.403723H2 に増加しました。 装置のインストール後、バージョン番号は Build22631.4037 に増加しました。 Windows 1121H2 の更新プログラムの主な内容は次のとおりです。 改善: 改善されました。

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