不需要OpenAI，微软或许也会成为AI领头羊！
外媒Information爆料称，微软内部正在开发自家首款5000亿参数的大模型MAl-1。
这恰好是，纳德拉带领团队证明自己的时候到了。
在向OpenAI投资100多亿美元之后，微软才获得了GPT-3.5/GPT-4先进模型的使用权，但终究不是长久之计。
甚至，此前有传言称，微软已经沦落为OpenAI的一个IT部门。
在过去的一年，每个人熟知的，微软在LLM方面的研究，主要集中在小体量phi的更新，比如Phi-3的开源。
而在大模型的专攻上，除了图灵系列，微软内部还未透露半点风声。
就在今天，微软首席技术官Kevin Scott证实，MAI大模型确实正在开发中。
显然，微软秘密筹备大模型的计划，是为了能够开发出一款全新LLM，能够与OpenAI、谷歌、Anthropic顶尖模型竞争。
毕竟，纳德拉曾说过，「如果OpenAI明天消失了，也无关紧要」。
「我们有的是人才、有的是算力、有的是数据，我们什么都不缺。我们在他们之下，在他们之上，在他们周围」。
看来，微软的底气，就是自己。
自研5000亿MAI-1大模型
据介绍，MAI-1大模型由前谷歌DeepMind负责人Mustafa Suleyman，负责监督。
值得一提的是，Suleyman在加入微软之前，还是AI初创Inflection AI创始人兼CEO。
创办于2022年，一年的时间，他带领团队推出了大模型Inflection（目前已更新到了2.5版本），以及日活破百万的高情商AI助手Pi。
不过因为无法找到正确的商业模式，Suleyman和另一位联创，以及大部分员工，在3月份共同加入微软。
也就是说，Suleyman和团队负责这个新项目MAI-1，会为此带来更多的前沿大模型的经验。
还是要提一句，MAI-1模型是微软自研发的，并非从Inflection模型继承而来。
据两位微软员工称，「MAI-1与Inflection之前发布的模型不同」。不过，训练过程可能会用到其训练数据和技术。
拥有5000亿参数，MAI-1的参数规模将远远超出，微软以往训练的任何小规模开源模型。
这也意味着，它将需要更多的算力、数据，训练成本也是高昂的。
为了训练这款新模型，微软已经预留了一大批配备英伟达GPU的服务器，并一直在编制训练数据以优化模型。
其中，包括来自GPT-4生成的文本，以及外部来源（互联网公共数据）的各种数据集。
大小模型，我都要
相比之下，GPT-4曾被曝出有1.8万亿参数，Meta、Mistral等AI公司发布较小开源模型，则有700亿参数。
当然，微软采取的是多管齐下的策略，即大小模型一起研发。
其中，最经典的便是Phi-3了——一个能够塞进手机的小模型，而且最小尺寸3.8B性能碾压GPT-3.5。
Phi-3 mini在量化到4bit的情况下，仅占用大约1.8GB的内存，用iPhone14每秒可生成12个token。
在网友抛出「应该用更低成本训练AI，不是更好吗」的问题后，Kevin Scott回复到：
这并不是一个非此即彼的关系。在许多AI应用中，我们结合使用大型前沿模型和更小、更有针对性的模型。我们做了大量工作，确保SLM在设备上和云中都能很好地运作。我们在训练SLM方面积累了大量经验，甚至还将其中一些工作开源，供他人研究和使用。我认为，在可预见的未来，这种大与小的结合还将继续下去。
这表明，微软既要开发成本低廉、可集成到应用中，并能在移动设备上运行的SLM，也要开发更大、更先进的AI模型。
目前，微软自称是一家「Copilot公司」。得到AI加持的Copilot聊天机器人，可以完成撰写电子邮件、快速总结文件等任务。
而未来，下一步的机会在哪？
大小模型兼顾，正体现了充满创新活力的微软，更愿意探索AI的新路径。
不给OpenAI当「IT」了？
话又说回来，自研MAI-1，并不意味着微软将会抛弃OpenAI。
首席技术官Kevin Scott在今早的帖子中首先，肯定了微软与OpenAI合作五年的坚固「友谊」。
我们一直在为合作伙伴OpenAI建造大型超算，来训练前沿的AI模型。然后，两家都会将模型，应用到自家的产品和服务中，让更多的人受益。
而且，每一代新的超算都将比上一代，更加强大，因此OpenAI训出的每个前沿模型，都要比上一个更加先进。
我们将继续沿着这条路走下去——不断构建更强大的超算，让OpenAI能够训练出引领整个行业的模型。我们的合作将会产生越来越大的影响力。
前段时间，外媒曝出了，微软和OpenAI联手打造AI超算「星际之门」，将斥资高达1150亿美元。
据称，最快将在2028年推出超算，并在2030年之前进一步扩展。
包括此前，微软工程师向创业者Kyle Corbitt爆料称，微软正在紧锣密鼓地建设10万个H100，以供OpenAI训练GPT-6。
种种迹象表明，微软与OpenAI之间合作，只会更加牢固。
此外，Scott还表示，「除了与OpenAI的合作，微软多年来一直都在让MSR和各产品团队开发AI模型」。
AI模型几乎深入到了，微软的所有产品、服务和运营过程中。团队们有时也需要进行定制化工作，不论是从零开始训模型，还是对现有模型进行微调。
未来，还会有更多类似的这样的情况。
这些模型中，一些被命名为Turing、MAI等，还有的命名为Phi，我们并将其开源。
虽然我的表达可能没有那么引人注目，但这是现实。对于我们这些极客来说，鉴于这一切在实践中的复杂性，这是一个非常令人兴奋的现实。
解密「图灵」模型
除了MAI、Phi系列模型，代号「Turing」是微软在2017年在内部开启的计划，旨在打造一款大模型，并应用到所有产品线中。
经过3年研发，他们在2020年首次发布170亿参数的T-NLG模型，创当时有史以来最大参数规模的LLM记录。
到了2021年，微软联手英伟达发布了5300亿参数的Megatron-Turing（MT-NLP），在一系列广泛的自然语言任务中表现出了「无与伦比」的准确性。
同年，视觉语言模型Turing Bletchley首次面世。
去年8月，该多模态模型已经迭代到了V3版本，而且已经整合进Bing等相关产品中，以提供更出色的图像搜索体验。
此外，微软还在2021年和2022年发布了「图灵通用语言表示模型」——T-ULRv5和T-ULRv6两个版本。
目前，「图灵」模型已经用在了，Word中的智能查询（SmartFind），Xbox中的问题匹配（Question Matching）上。
还有团队研发的图像超分辨率模型Turing Image Super-Resolution（T-ISR），已在必应地图中得到应用，可以为全球用户提高航空图像的质量。
目前，MAI-1新模型具体会在哪得到应用，还未确定，将取决于其性能表现。
顺便提一句，关于MAI-1更多的信息，可能会在5月21日-23日微软Build开发者大会上首次展示。
接下来，就是坐等MAI-1发布了。