Fara-7B مایکروسافت: هوش مصنوعی لوکال که حریم خصوصی دادهها را تضمین میکند

Fara-7B مایکروسافت: هوش مصنوعی لوکال که حریم خصوصی دادهها را تضمین میکند
به گزارش دیتاسنتر من و به نقل از VentureBeat، این مدل که اندازه کوچکتری نسبت به مدلهای ابری بزرگ دارد، امنیت دادهها را افزایش داده و به دلیل اجرا شدن لوکال روی رایانه، دادههای حساس مانند اطلاعات شرکت و حسابهای داخلی هرگز از دستگاه خارج نمیشوند.
Fara-7B برای تعامل با واسطهای کاربری از ماوس و کیبورد مانند انسان استفاده میکند و اطلاعات صفحه وب را بهصورت تصویری و از طریق اسکرینشاتها میبیند و بر اساس آن مختصات کلیک، تایپ و اسکرول را پیشبینی میکند.
این مدل برخلاف سیستمهای دیگر که به ساختار کد “accessibility trees” وابستهاند، فقط روی داده گرافیکی پیکسلها تمرکز دارد که باعث میشود حتی در سایتهای پیچیده یا دارای کد مخفی به خوبی کار کند. این روش باعث حفظ کامل حاکمیت دادهها (pixel sovereignty) شده و برای صنایع با قوانین سختگیرانه همچون HIPAA و GLBA ایدهآل است.
در آزمایشهای معیاری مانند WebVoyager، Fara-7B با نرخ موفقیت ۷۳.۵٪ عملکردی بهتر از مدل قدرتمندتر و بزرگتر GPT-4o با ۶۵.۱٪ و همچنین مدل UI-TARS-1.5-7B با ۶۶.۴٪ ارائه داد. همچنین این مدل در انجام وظایف با میانگین ۱۶ مرحله به کارآمدی بیشتری نسبت به ۴۱ مرحله مدل UI-TARS دست یافته است که بیانگر سرعت و دقت بالاتر است.
این مدل با رویکردی به نام “distillation” از طریق فشردهسازی دادههای تعاملی تولیدشده توسط سیستم چندعاملی Magentic-One و WebSurfer آموزش دیده است. مدل پایه آن Qwen2.5-VL-7B است که پنجره متنی بسیار بلندی دارد و توانایی بالایی در ارتباط دادن دستورات متنی با عناصر تصویری صفحه دارد.
مایکروسافت این مدل را در پلتفرمهایی مانند Hugging Face و Microsoft Foundry با مجوز MIT منتشر کرده است اما هشدار میدهد که هنوز برای استفاده در محیطهای حیاتی و پر ریسک آماده نیست و بیشتر مناسب پروژههای تحقیقاتی و نمونهسازی میباشد.
در مجموع، Fara-7B یک پیشرفت بزرگ در حوزه هوش مصنوعی لوکال است که با عملکردی قابل رقابت با GPT-4o و حفظ حریم خصوصی، نویدبخش آیندهای امنتر و بهینهتر در تعامل هوش مصنوعی با رایانههای شخصی است.
مجله خبری mydtc




