Suggestions
NGUYEN BACH
Microsoft GenAI
NGUYEN BACH is a skilled professional with years of experience in statistical natural language processing and machine learning, specializing in machine translation, speech recognition, speaker identification, and language processing.
NGUYEN BACH holds a PhD in Computer Science from Carnegie Mellon University and a Master's degree in Computer Science from The Johns Hopkins University.
With a strong educational background, NGUYEN BACH has held prominent positions in various organizations, including Microsoft, Alibaba Group, Textio, SDL plc, and IBM, where he has contributed to the advancements in AI, data, and language processing.
Having served as a Principal Engineer at Microsoft in AI-related roles, NGUYEN BACH has expertise in designing efficient algorithms for statistical models trained with real-world data, capable of solving complex problems in machine translation, summarization, parsing, and more.
NGUYEN BACH's specialties include machine translation, speech recognition, speaker identification, natural language processing, machine learning, and language modeling, making him a valuable asset in the field of AI and data science.
Highlights
We're thrilled to release the latest addition to the Phi family: Phi-3.5-MoE, Phi-3.5-mini, and Phi-3.5-vision. 🖥️ Try it: https://lnkd.in/gZuy4uVR
The Phi-3.5-MoE 16x3.8B is like having 16 experts working together to bring you top-notch quality and lightning-fast performance. With a 42B params, it only uses 6.6 billion at a time, thanks to its ability to call in the right experts for the job. Imagine having the brainpower of a giant 🧠 with the agility of a ninja 🥷!
The Phi-3.5-mini is the little powerhouse supports over 23 languages. 🌍 Whether you’re chatting in French, Japanese, or Korean, Phi-3.5-mini has got your back. And despite its linguistic prowess, it's a compact 3.8B params but mullti-mighty!
The Phi-3.5-vision model comes with multi-frame support! This means the model with only 4.2B params can now analyze multiple 🖼️🖼️🖼️ images at once, unlocking cool new scenarios like spotting differences between images, or slides summarization.
This is the hard work of our amazing team for that last months. Microsoft is committed to fostering the development of AI and these models come with MIT license. We appreciate the enthusiastic adoption of the Phi-3 model family, and continue to welcome all feedback from the community.🌟
All Phi-3 models are available on
- Azure AI Studio: https://lnkd.in/gS6Q7RgK
- HuggingFace: https://lnkd.in/g_JNvHAm
Kính thưa các cụ mợ,
Chúng tôi vô cùng phấn khích giới thiệu bản cập nhật mới nhất cho họ nhà Phi: Phi-3.5-MoE, Phi-3.5-mini và Phi-3.5-vision. 🖥️ Thử ngay và luôn: https://lnkd.in/gZuy4uVR
Phi-3.5-MoE 16x3.8B giống như có 16 nhân tài nhỏ bé cùng nhau mang lại chất lượng tuyệt vời và hiệu suất nhanh chóng. Với 42B params, nó chỉ sử dụng 6.6 tỷ params cùng một lúc, nhờ khả năng gọi đúng chuyên gia cho công việc. Hãy tưởng tượng mình có trí tuệ của một người khổng lồ 🧠 với sự linh hoạt của một ninja 🥷!
Phi-3.5-mini là một mô hình ngôn ngữ nhỏ nhưng mạnh mẽ, hỗ trợ 23 ngôn ngữ. 🌍 Bất kể bạn đang dùng tiếng Pháp, tiếng Nhật hay tiếng Hàn, Phi-3.5-mini luôn ở bên cạnh bạn. Mặc dù có khả năng ngôn ngữ phong phú, và chỉ có 3.8 tỉ tham số nhưng nó vô cùng mạnh mẽ!
Phi-3.5-vision model có hỗ trợ nhiều khung hình! Điều này có nghĩa là mô hình với chỉ 4.2 tỉ tham số có thể phân tích nhiều 🖼️🖼️🖼️ cùng một lúc, mở ra những khả năng ứng dụng mới ví dụ như phát hiện sự khác biệt giữa các hình ảnh, hay tóm tắt nội dung toàn bộ bài thuyết trình.
Microsoft cam kết thúc đẩy sự phát triển của AI và các mô hình này được cấp phép theo MIT. Chúng tôi đánh giá cao sự đón nhận nhiệt tình của cộng đồng đối với gia đình Phi-3 và tiếp tục chào đón mọi phản hồi từ cộng đồng.🌟
Các cụ mợ đến đây có thể đoán được đoạn trên được dịch bằng công cụ nào chưa? 😄
At Microsoft Build 2024, we are very excited to announce the release of new models as part of the Phi-3 family, including:
- Phi-3-Vision is a 4.2B parameter multimodal model with language and vision capabilities in 128K context length.
- Phi-3-Small 7B-params and Phi-3-Medium 14B-param language model are available in short and long context lengths (128K)
This is the hard work of our amazing team for that last months. We truly believe that the quality and cost efficiency of the Phi-3 family with MIT license will empower developers to build amazing AI applications. Use cases that Phi-3 can shine include:
- Offline environments, on-device or on-prem, where local inference may be needed
- Latency bound scenarios where fast response times are critical
- Cost constrained tasks/use cases, particularly those with simpler tasks
- Resource constrained environments
- Select tasks can see improved performance via fine-tuning (vs. large model out-of-box). An example is our collaboration with Khan Academy to finetune Phi-3 for the most popular teacher tasks.
Find all Phi-3 models on
- Azure AI: https://lnkd.in/gxRFfx85
- Hugging Face: https://aka.ms/phi3-hf
Try Phi-3 Vision: https://lnkd.in/gYqYbQSw
Kính thưa các cụ và toàn thể ACE,
Tại Microsoft Build 2024, chúng tôi vô cùng phấn khích thông báo về việc thêm các mô hình mới vào họ nhà Phi-3, bao gồm:
- Phi-3-Vision: là một mô hình multimodal với 4,2 tỷ tham số, tích hợp khả năng ngôn ngữ và thị giác trong ngữ cảnh dài 128K.
- Phi-3-Small (7 tỷ tham số) và Phi-3-Medium (14 tỷ tham số) là các mô hình ngôn ngữ có ngữ cảnh ngắn và dài (128K), hiện đã có sẵn trên Microsoft Azure, tạo ra nhiều lựa chọn cho các nhà phát triển trong các ứng dụng AI.
Đây là kết quả của sự cống hiến tuyệt vời của tập thể trong những tháng qua. Chúng tôi tin rằng chất lượng và hiệu suất chi phí của họ nhà Phi-3 với giấy phép MIT sẽ giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI nét căng.
Một số trường hợp sử dụng mà Phi-3 có thể tỏa sáng bao gồm:
- Môi trường offline ko internet.
- Các tình huống cần có thời gian phản hồi nhanh.
- Các tác vụ hoặc trường hợp sử dụng có hạn chế về chi phí, đặc biệt là những tác vụ đơn giản.
- Môi trường có hạn chế về tài nguyên.
- Một số tác vụ cụ thể có thể được cải thiện hiệu suất thông qua việc tinh chỉnh (so với việc sử dụng mô hình lớn nguyên bản). Một ví dụ là việc hợp tác với Khan Academy để tinh chỉnh Phi-3 cho các tác vụ phổ biến nhất của giáo viên.
Các mô hình Phi-3 cũng có thể được truy cập thông qua:
- Azure AI: https://lnkd.in/gxRFfx85
- Hugging Face: https://aka.ms/phi3-hf
Mời các cụ và ACE hãy thử Phi-3 Vision tại: https://lnkd.in/gYqYbQSw
