Microsoft Phi-4 Multimodal: الذكاء الاصطناعي الذي يفهم الصوت والصور والنص

لقد خطت شركة Microsoft خطوة للأمام في عالم نماذج اللغة باستخدام نموذج Phi-4 متعدد الوسائط، أحدث وأكثر تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدمًا والقادرة على معالجة النصوص والصور والصوت في وقت واحد. يمثل هذا النموذج، جنبًا إلى جنب مع Phi-4-mini، التطور في قدرة النماذج الصغيرة (SLM)، مما يوفر الكفاءة والدقة دون الحاجة إلى كميات هائلة من المعلمات.

إن وصول Phi-4-multimodal لا يمثل تحسنًا تقنيًا لشركة Microsoft فحسب، بل إنه يمثل أيضًا يتنافس بشكل مباشر مع نماذج أكبر مثل تلك التي تقدمها جوجل وأنثروبيك. إن هندسته المعمارية المحسنة وقدراته الاستدلالية المتقدمة تجعله خيار جذاب لتطبيقات متعددةمن الترجمة الآلية إلى التعرف على الصور والصوت.

ما هو Phi-4-multimodal وكيف يعمل؟

Phi-4-multimodal هو نموذج ذكاء اصطناعي تم تطويره بواسطة Microsoft يمكنه معالجة النصوص والصور والصوت في وقت واحد. وعلى عكس النماذج التقليدية التي تعمل بنمط واحد، يدمج هذا الذكاء الاصطناعي مصادر مختلفة للمعلومات في مساحة تمثيل واحدة، وذلك بفضل استخدام تقنيات التعلم المتبادل.

تم بناء النموذج على أساس هندسة معمارية 5.600 مليار معلمة، باستخدام تقنية تُعرف باسم LoRAs (التكيفات منخفضة الرتبة) لدمج أنواع مختلفة من البيانات. وهذا يسمح بمزيد من الدقة في معالجة اللغة وتفسير السياق بشكل أعمق.

القدرات والفوائد الرئيسية

يعد Phi-4-multimodal فعالاً بشكل خاص في العديد من المهام الرئيسية التي تتطلب مستوى عالٍ من الذكاء الاصطناعي:

• التعرف على الكلام: ويتفوق على النماذج المتخصصة مثل WhisperV3 في اختبارات النسخ والترجمة الآلية.
• معالجة الصورة: فهو قادر على تفسير المستندات والرسومات وإجراء التعرف الضوئي على الحروف بدقة كبيرة.
• استدلال زمن الوصول المنخفض: وهذا يسمح له بالعمل على الأجهزة المحمولة والأجهزة منخفضة الطاقة دون التضحية بالأداء.
• التكامل السلس بين الوسائط: إن قدرتهم على فهم النص والكلام والصور معًا تعمل على تحسين تفكيرهم السياقي.

مقارنة مع النماذج الأخرى

من حيث الأداء، أثبت نظام Phi-4-multimodal أنه على قدم المساواة مع النماذج الأكبر حجمًا. مقارنة بجهاز Gemini-2-Flash-lite وClaude-3.5-Sonnetيحقق نتائج مماثلة في المهام متعددة الوسائط، مع الحفاظ على الكفاءة الفائقة بفضل تصميمه المدمج.

ومع ذلك، يقدم بعض القيود في الأسئلة والأجوبة القائمة على الصوتحيث تتمتع النماذج مثل GPT-4o وGemini-2.0-Flash بميزة. ويرجع ذلك إلى حجم نموذجها الأصغر، مما يؤثر على الاحتفاظ بالمعرفة الواقعية. وأشارت مايكروسوفت إلى أنها تعمل على تحسين هذه القدرة في الإصدارات المستقبلية.

Phi-4-mini: الأخ الأصغر لـ Phi-4-multimodal

إلى جانب Phi-4-multimodal، أطلقت Microsoft أيضًا فاي-4 ميني، وهو متغير تم تحسينه لمهام نصية محددة. تم تصميم هذا النموذج لتقديم كفاءة عالية في معالجة اللغة الطبيعية، مما يجعلها مثالية لروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين والتطبيقات الأخرى التي تتطلب فهمًا دقيقًا وإنشاء نص.

التوفر والتطبيقات

لقد قامت شركة Microsoft بتوفير Phi-4-multimodal وPhi-4-mini للمطورين من خلال Azure AI Foundry وHugging Face وكتالوج واجهة برمجة تطبيقات NVIDIA. وهذا يعني أن أي شركة أو مستخدم لديه إمكانية الوصول إلى هذه المنصات يمكنه البدء في تجربة النموذج وتطبيقه في سيناريوهات مختلفة.

نظرًا لنهجها المتعدد الوسائط، فإن Phi-4 هو تستهدف قطاعات مثل:

• الترجمة الآلية والترجمة الفورية.
• التعرف على المستندات وتحليلها للشركات.
• تطبيقات الهاتف المحمول مع المساعدين الأذكياء.
• نماذج تعليمية لتحسين التدريس المبني على الذكاء الاصطناعي.

لقد قدمت مايكروسوفت هناك تطور مثير للاهتمام في هذه النماذج من خلال التركيز على الكفاءة وقابلية التوسع. مع تزايد المنافسة في مجال نماذج اللغة الصغيرة (SLM)، تم تقديم Phi-4-multimodal كبديل قابل للتطبيق للنماذج الأكبر، مما يوفر التوازن بين الأداء وسعة المعالجة يمكن الوصول إليها حتى على الأجهزة الأقل قوة.