На выставке Microsoft Ignite 2024 в Чикаго эксперты Microsoft и отраслевых партнеров компании продемонстрировали мощь малых языковых моделей (small language models, SLM), использующих специфичные для конкретной отрасли данные. SLM – это модели искусственного интеллекта, отличающиеся меньшим масштабом и охватом по сравнению с большими языковыми моделями (LLM). Как правило, они обучаются работе с более конкретными и качественными наборами данных, отличаются большей компактностью и эффективностью и требуют меньше вычислительных мощностей и памяти.

В тесном взаимодействии с партнерами, к числу которых относятся компании Bayer, Cerence, Rockwell Automation, Saifr, Siemens Digital Industries Software и Sight Machine) корпорация Microsoft намерена использовать свое семейство малых языковых моделей Phi для распространения адаптированных моделей ИИ через каталог Azure. Клиенты могут использовать модели и для настройки агентов в Microsoft Copilot Studio.

Одной из первых cтала модель E.L.Y. Crop Protection, разработанная в сотрудничестве с компанией Bayer и предназначенная для использования в сельском хозяйстве. Она призвана помочь фермерам в принятии решений по применению средств обработки растений и пестицидов.

Модель CaLLM Edge для автомобилей, представленная компанией Cerence, позволяет управлять функциями навигации и климат-контроля при отсутствии подключения к облаку, например, в отдаленных районах.

Компания Rockwell Automation добавила в каталог Azure модель FT Optix Food & Beverage. Система помогает устранять неполадки в работе оборудования для производства продуктов питания и напитков.

Программное обеспечение NX X, разработанное Siemens Digital Industries Software, при помощи вопросов на естественном языке позволяет получать доступ к детальной технической информации и оптимизировать сложные задачи проектирования.

Компания Sight Machine, занимающаяся анализом производственных данных, разработала модель Factory Namespace Manager, помогающую интегрировать производственные данные в корпоративные информационные системы для их последующего анализа и оптимизации производства.

Финансовым учреждениям предлагается набор из четырех моделей компании Saifr: Retail Marketing Compliance для обеспечения соответствия маркетинговых материалов отраслевым нормам и стандартам; Risk Interpretation для выявления потенциальных рисков в маркетинговом контенте; Language Suggestion для соблюдения нормативных требований при рассылке рекламных сообщений и Image Detection для анализа и проверки соответствия изображений при проведении маркетинговых кампаний.