माइक्रोसॉफ्ट ने कंप्यूटर कार्यों के लिए पहला 7B-पैरामीटर एजेंट मॉडल, Fara-7B लॉन्च किया

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ऑन-चेन समाचार आया क्योंकि माइक्रोसॉफ्ट ने अपना पहला 7B-पैरामीटर मॉडल, Fara-7B, कंप्यूटर कार्यों के लिए लॉन्च किया है। इसे Qwen 2.5-VL (7B) पर बनाया गया है, जो 128k संदर्भ का समर्थन करता है और 64 H100 GPU पर 2.5 दिनों तक प्रशिक्षित किया गया है। यह मॉडल स्क्रीनशॉट और पाठ को संभालता है, विचार श्रृंखला और कार्रवाइयों का अनुमान लगाता है। यह आरक्षण और यात्रा योजना जैसे कार्यों को प्रबंधित कर सकता है। सुरक्षा सुविधाएँ व्यक्तिगत जानकारी प्रवेश के जैसे महत्वपूर्ण कदमों पर रुक जाती हैं। Fara-7B को 24 नवंबर, 2025 को MIT लाइसेंस के तहत जारी किया जाएगा। क्रिप्टो समाचार वृत्त Fara-7B के DeFi और ब्लॉकचेन टूल में संभावित एकीकरण के लिए देख रहे हैं।

AIMPACT संदेश, 16 मई (UTC+8), माइक्रोसॉफ्ट ने Fara-7B लॉन्च किया, जो उनका पहला 7B पैरामीटर इंटेलिजेंट लैंग्वेज मॉडल है जो कंप्यूटर उपयोग के संदर्भ के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल मल्टीमॉडल डिकोडर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो स्क्रीनशॉट इमेज और टेक्स्ट कंटेक्स्ट को स्वीकार कर सकता है और पैरामीटर के साथ थिंकिंग चेन और ऑपरेशनल एक्शन का सीधे अनुमान लगा सकता है। Qwen 2.5-VL (7B) पर आधारित, यह 128k कंटेक्स्ट लंबाई का समर्थन करता है, 64 H100 GPU पर 2.5 दिनों तक प्रशिक्षित किया गया है, और 24 नवंबर 2025 को MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है। Fara-7B स्क्रीनशॉट-संवेदनशील ब्राउज़र इनपुट के माध्यम से, आंतरिक तर्क और इतिहास स्थिति रिकॉर्ड के साथ मिलाकर अगला कदम और पैरामीटर (जैसे क्लिक कोऑर्डिनेट) का अनुमान लगाता है, जिसके लिए प्रशिक्षण बड़े पैमाने पर पूरी तरह से सिंथेटिक डेटासेट पर निर्भर करता है। मॉडल उन्नत कार्यों (जैसे रेस्तरां बुक करना, नौकरी के लिए आवेदन करना, यात्रा की योजना बनाना) की योजना बना सकता है और उन्हें निष्पादित कर सकता है। सुरक्षा समन्वय के मामले में, यह मजबूत पोस्ट-ट्रेनिंग पद्धति का उपयोग करता है, जिसमें क्रिटिकल पॉइंट्स पहचानने की क्षमता है, साथ ही सात प्रकार के प्रयोग की नीति के उल्लंघन के कार्यों को अस्वीकार कर सकता है, और व्यक्तिगत जानकारी प्रवेश करने, क्रय पूरा करने आदि महत्वपूर्ण स्टॉप पॉइंट्स पर कार्रवाई को स्थगित कर सकता है। उपयोगकर्ता GitHub रिपोज़िटरी, vllm, और fara-cli टूल्स के माध्यम से मॉडल को डिप्लॉय कर सकते हैं और इंटरएक्टिव क्वेरीज़ के लिए प्रयोग कर सकते हैं, मुख्य रूप से स्वचालित वेब कार्यों के लिए। (स्रोत: InFoQ)

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