Microsoft Research ၏ AI Frontiers အဖွဲ့ - AutoGen အေးဂျင့် orchestration framework နှင့် Fara ကွန်ပြူတာအသုံးပြုမှုအေးဂျင့်နောက်ကွယ်ရှိ အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် လူ 50 ပါသော ယူနစ်သည် အဆုံးတိုင်သွားပြီဖြစ်ကြောင်း ယခုအပတ်ထုတ်ဝေသော ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ပထမဆုံးလူအကောင့်တစ်ခုအရ MSR တွင် 2023 ခုနှစ်အတွင်း အဖွဲ့ကိုဖွဲ့စည်းခဲ့သော MSR မှ သုတေသီ John Langford မှ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခဲ့သည်။ Langford သည် စက်တင်ဘာလအစောပိုင်းတွင် Microsoft သည် နေအိမ်သို့ ပြန်လည်ဝင်ရောက်ခဲ့ပြီး လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိကြောင်း Langford မှရေးသားခဲ့သည်။ ၎င်း၏သုတေသနအစီအစဉ်အတွက်။ အဆိုပါ ပို့စ်သည် နာရီပိုင်းအတွင်း အမှတ် 300 ကျော်ဖြင့် Hacker News တွင် ထိပ်ဆုံးမှ ရပ်တည်ခဲ့ပြီး အဓိကဓာတ်ခွဲခန်းတစ်ခုအတွင်း၌ လုပ်ငန်း၏အသေးစိတ်ဆုံးသော အတွင်းစိတ်အကောင့်တစ်ခုကို ပေးဆောင်ထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI လုပ်ငန်းသတင်းဖော်ပြမှု တွင် ဆုံးရှုံးမှုကို ခြေရာခံနေပါသည်။
AI Frontiers က ဘာကိုတည်ဆောက်တာလဲ။
Langford သည် ChatGPT ထုတ်ဝေပြီးနောက် လများအကြာတွင် အဖွဲ့၏ဇာစ်မြစ်ကို ခြေရာခံပြီး Microsoft အတွင်းရှိ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော AI သုတေသနပြုမှုသည် MSR ၏ သမားရိုးကျပုံစံထက် ဖွဲ့စည်းပုံပိုမိုလိုအပ်ကြောင်း သူနိဂုံးချုပ်ခဲ့သည်။ "အခြားသုတေသနအဖွဲ့တွေလျှောက်ထားတဲ့ အထောက်အပံ့နဲ့ အာရုံစူးစိုက်မှု ပမာဏဟာ လူတစ်ယောက်က လိုက်လျောညီထွေရှိတဲ့ အကြံဉာဏ်တစ်ခုနဲ့တောင် နောက်ကျပြီး အယုံအကြည်မရှိနိုင်လောက်အောင် ကြီးမားပါတယ်" ဟု သူက ရှင်းပြကာ တစ်ကိုယ်တော် သုတေသီတစ်ဦးသည် အကြံဥာဏ်တစ်ခုကို လိုက်ရန်ထိုက်တန်ကြောင်း သက်သေပြနိုင်လောက်အောင် ခိုင်မာသော အခြေခံအချက်များကို စုစည်းနိုင်မည်မဟုတ်ကြောင်း ရှင်းပြခဲ့သည်။
ထို့ကြောင့် Langford နှင့် စိတ်တူကိုယ်တူ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် AI Frontiers ကို လူ 50 ခန့်၏ အဖွဲ့ခွဲတစ်ခုအဖြစ် ဖွဲ့စည်းထားပြီး၊ အပေါ်မှ အောက်သို့ အောက်ခြေအထိ မဟုတ်ဘဲ "ရှုပ်ပွနေသော အလယ်တစ်နေရာ" တွင် တမင်ဖွဲ့စည်းထားသည်။ အဖွဲ့၏ မြင်သာဆုံးသော ရလဒ်ကို အသုံးချခဲ့သည်- AutoGen၊ AI အေးဂျင့်များစွာကို ကြိုးကိုင်ခြင်းအတွက် Microsoft ၏ ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုသည့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုဆိုင်ရာ မူဘောင်နှင့် ကွန်ပျူတာသုံး အေးဂျင့် Fara။ Langford ၏ပြောပြမှုတွင် "AIF ၏အလုပ်အများစုသည်အေးဂျင့်များအလုပ်လုပ်ပုံကိုရှာဖွေနေသည်" ။
အဖွဲ့၏ အခြေခံ သုတေသနပြုချက်မှာ မြင်နိုင်မှုနည်းပါးသည်။ New York မှဆက်စပ်သူတစ်ဦးသည် Langford ၏အဓိကစွမ်းရည်အသစ်များအဖြစ်ဖော်ပြသည့်အရာကိုလိုက်စားခဲ့သည်- မော်ဒယ်များအားထပ်မံထည့်သွင်းနိုင်စေမည့် "Next Latent" ရည်ရွယ်ချက်၊ Muon ကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည့် Dion3 ဟုခေါ်သော optimizer နှင့် "Full Bandwidth Transformer" မော်ဒယ်များကိုပြန်လှည့်ခြင်းဖြင့်သိသိသာသာပိုမိုအားကောင်းစေရန်ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသော "Full Bandwidth Transformer" ။
အဖွဲ့သည် MSR သုတေသီများအားလုံးအတွက် monorepo ကိုထိန်းသိမ်းထားကာ ကျန်ရှိသော Microsoft Research နှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံများကို မျှဝေရန် ကြိုးပမ်းခဲ့သည်။ ၎င်းသိုလှောင်မှုတွင် ပြီးခဲ့သည့်လ၏ COLM ကွန်ဖရင့်တွင် တင်ပြခဲ့သည့် အစွန်း-စကေးအဆင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ရေးကုဒ်ဘေ့စ်တစ်ခု ပါဝင်သည်—သူသည် အသေးအမွှားဟုခေါ်သော အသေးစိတ်အချက်အလတ်တစ်ခု၊ သို့သော် ၎င်းအသုံးပြုသည့်ပုံစံ-လေ့ကျင့်ရေးပိုက်လိုင်းတစ်ခုတည်ဆောက်ရန် မည်မျှအားစိုက်ထုတ်ရကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြကာ အခြားပြည်တွင်းအဖွဲ့သုံးဖွဲ့သည် တူညီသောအရာကို မျှဝေထားခြင်းမရှိဘဲ ကြိုးပမ်းနေကြောင်း သတိပြုမိသည်။
စက်တင်ဘာလ Reorg
စက်တင်ဘာလအစောပိုင်းတွင် Microsoft သည် AI Frontiers ကို ကုမ္ပဏီ၏စားသုံးသူနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ AI ကြိုးပမ်းမှုများကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် ပိုမိုကြီးမားသောထုတ်ကုန်ဌာနဖြစ်သော Microsoft AI သို့ ခေါက်သိမ်းခဲ့သည်။ စာရွက်ပေါ်တွင်၊ Langford က အဆိုပါ လှုပ်ရှားမှုသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသည်- AI အဖွဲ့အစည်းနှစ်ခုကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အားထုတ်မှုကို အာရုံစူးစိုက်ပြီး တစ်ခုချင်းစီတွင် အားသာချက်များ မရှိခဲ့ပါ။
လက်တွေ့တွင်မူ ဒဿနိကဗေဒဆိုင်ရာ ပေါင်းစပ်မှုကို တည်ထောင်ခဲ့သည်။ "အဲဒီမှာ အဓိက အတွေးအခေါ်က ချဲ့ထွင်ပြီး ပြင်းပြင်းထန်ထန် သုတေသန မလုပ်ပါဘူး" ဟု Langford က Microsoft AI ၏ Inflection ခေါင်းဆောင်မှုဟောင်းကို ကိုးကားပြီး ယခု ၎င်း၏ ဦးဆောင်မှုအောက်တွင် ဌာနခွဲ၏ ဦးတည်ချက်ကို ပုံဖော်ပေးသည့် Microsoft ၏ Inflection AI မှ စတင်ပူးပေါင်းခဲ့သည့် အဖွဲ့ကို ရည်ညွှန်းသည်။ သူ၏ ထွက်ပေါ်လာသော ဘောဂဗေဒ၏ဘောင်သည် တုံးတိတိဖြစ်သည်- ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးပြီး "စကေးသို့ ပြန်သွားခြင်းသည် သုတေသနသို့ ပြန်လည်ရောက်ရှိခြင်းထက် များစွာပို၍ ခန့်မှန်းနိုင်သည်" ထို့ကြောင့် စကေးချဲ့သည့် ပထမအဖွဲ့အစည်းသည် နည်းလမ်းအသစ်များထက် ဒေတာများရယူခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။
ထိုအာရုံစူးစိုက်မှုသည် AI Frontiers လုပ်ဆောင်နေသည့် အခြေခံအလုပ်မှ "ခြေတစ်လှမ်းအလှမ်းဝေးသည်" ဖြစ်သည် - နှင့် အတွေးအခေါ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မကိုက်ညီမှုကျော်လွန်ကာ ကြိုဆိုမှုသည် နွေးထွေးမှုမရှိကြောင်း ၎င်းက ပြောကြားခဲ့သည်။ "သူတို့က ငါတို့ကို တကယ်မလိုလားဘူးဆိုတဲ့ အထောက်အထားတွေ အများကြီးရှိခဲ့တယ်" ဟု Langford က "ကိုယ့်ကိုယ်ကို ရှာဖွေရခက်တဲ့ အခြေအနေတစ်ခု" လို့ ပြောခဲ့ပါတယ်။ အပေးအယူအတွက် သူ့ကိုယ်ပိုင်အမြင်ကို မနှမြောဘဲ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိသာ ချဉ်းကပ်မှုမှာ လွဲမှားစွာ ညွှန်ပြနေသော်လည်း ပို့စ်တွင် အတိအလင်းဖော်ပြထားသည့် အကြောင်းပြချက်ထက်ကျော်လွန်၍ ငြင်းခုံမှု အပြည့်အစုံမှာ ကျော်လွန်နေပါသည်။
သုတေသနနှင့် ချဲ့ထွင်ခြင်း၊ Microsoft ကိုကျော်လွန်ခြင်း။
နယ်ခြားဓာတ်ခွဲခန်းများသည် ထုတ်ကုန်အချိန်ဇယားများနှင့်အတူ စစ်မှန်သော သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများကို ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲစေခြင်း ရှိ၊ Microsoft သည် ထုတ်ကုန်ကို အာရုံစိုက်သော ခေါင်းဆောင်မှုအောက်တွင် AI သုတေသနကို စုစည်းရာတွင် တစ်ခုတည်းအတွက် ခဲယဉ်းသော်လည်း Langford ၏အကောင့်သည် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် ပတ်သက်၍ ထူးထူးခြားခြား ထူးထူးခြားခြား ထူးထူးခြားခြား မရှိသေးသည်- လုပ်ပိုင်ခွင့်ပေးထားသော သို့မဟုတ် ကော်ပိုရိတ်ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းပြီးနောက် ကြိုဆိုမှုမရရှိသည့် အသေးစား၊ ဖြစ်ထွန်းသောအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ဖြစ်သည်။
အဆိုပါ တင်းမာမှုအပေါ် အဓိကအာရုံစိုက်သည့် မှတ်ချက်များ ရာနှင့်ချီသော ပို့စ်တွင် မှတ်ချက်များရယူသည့် Hacker News တွင် ဆွေးနွေးမှုတွင် ဤကဲ့သို့ စစ်ဆေးမှုများသည် ကော်ပိုရိတ် AI သုတေသန၏ မလွှဲမရှောင်သာသော ရင့်ကျက်မှုကို ဖော်ပြခြင်းရှိမရှိ သို့မဟုတ် ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်သော အတိုင်းအတာအထိ အကျိုးအမြတ်များအတွက် ဓာတ်ခွဲခန်းများသည် တာရှည်ခံနည်းစနစ်ဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများကို ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားသည့် မဟာဗျူဟာအမှားတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI Frontiers ၏ လက်မှတ်ရေး ထိုးထားသော ပရောဂျက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည့် AutoGen သည် ယခုအခါ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ AI လမ်းပြမြေပုံများကို လွှမ်းမိုးထားသည့် အေးဂျင့်-သံစုံတီးမှုတ်သည့် အမျိုးအစားကို သတ်မှတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်ဟု မှတ်ချက်ပေးသူများက ထေ့ငေါ့ပြနေပါသည်။
Microsoft အတွက်၊ အပိုင်းသည် လက်တွေ့ကျသောသက်ရောက်မှုများနှင့် ကျော်ကြားသောအောက်ခြေမှတ်စုဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီသည် Microsoft AI ၏ ပို့ဆောင်မှုပုံစံတွင် ၎င်း၏ AI မဟာဗျူဟာကို ရှယ်ယာထည့်ဝင်ထားပြီး Langford သည် ပေါင်းစည်းထားသောအဖွဲ့အစည်းသည် ပိုဆိုးသောထုတ်ကုန်များကို တည်ဆောက်မည်ဟု အခိုင်အမာပြောဆိုခြင်းမရှိပေ။ သူ၏စိုးရိမ်မှုမှာ ပိုမိုကျဉ်းမြောင်းပြီး အတွေးအမြင်သစ်များအတွက် ပိုက်လိုင်း—လူများ၊ အခြေခံအဆောက်အအုံများ၊ သက်သေမပြနိုင်သော ချဉ်းကပ်မှုများအတွက် သည်းခံနိုင်မှု—သည် လိုအပ်သည့်နေ့အထိ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ပထမပိုင်းခွဲတစ်ခုအတွက် အနည်းဆုံးအသုံးနည်းသည့်အရာဖြစ်သည်။
Langford ၏ ပို့စ်နှင့် ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်းတွင် ယနေ့အသုံးပြုသူများမြင်တွေ့နေရသည့် ပြောင်းလဲမှုများကို ဖော်ပြခြင်းမရှိသော်လည်း ယခုအခါ Microsoft သည် ၎င်း၏ AI အလောင်းအစားများကို မည်ကဲ့သို့ အမျိုးအစားခွဲကြောင်း ရှင်းလင်းပြောကြားပါသည်။ စကေးအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သော သုတေသနသည် တည်ရှိနေပါသည်။ အစမ်းစစ်ဆေးခြင်းတွင် အကောင်းဆုံးဆိုလိုသည်မှာ မည်သည့်အတိုင်းအတာကို ပြောင်းလဲစေမည့် သုတေသနပြုချက်။ Langford သည် ၎င်းကို ပို့စ်၏ခေါင်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းထားသကဲ့သို့၊ ဤသည်မှာ AI Frontiers ၏အဆုံးဖြစ်သည် — နှင့် ကော်ပိုရိတ် AI သုတေသနအတွက် မည်သည်အတွက်ဖြစ်သည်ဟူသော အငြင်းပွားမှုတွင် ဒေတာအချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
AI ထက်သာလွန်နေပါစေ။
AI ၏ လုပ်ငန်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြန်လည်ရေးသားနေပြီး Microsoft ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကဲ့သို့ ဓာတ်ခွဲခန်းအတွင်းမှ ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အခြားသူများ အမွေဆက်ခံသည့် ကိရိယာများကို ပုံဖော်ထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI သတင်းလွှမ်းခြုံမှု တွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတိုင်းကို လိုက်နာပါ။
AI သတင်းအပြည့်အစုံကို ဖတ်ရှုရန် →
