Microsoft Phi-4 Multimodal: هوش مصنوعی که صدا، تصاویر و متن را درک می کند

مایکروسافت با Phi-4 چندوجهی گامی رو به جلو در دنیای مدل های زبان برداشته استجدیدترین و پیشرفته ترین هوش مصنوعی خود که قادر به پردازش همزمان متن، تصویر و صدا است. این مدل همراه با Phi-4-mini نشان دهنده یک تکامل در ظرفیت مدل های کوچک (SLM)، ارائه کارایی و دقت بدون نیاز به مقادیر زیادی از پارامترها.

ورود Phi-4-multimodal نه تنها نشان دهنده یک پیشرفت تکنولوژیکی برای مایکروسافت است، بلکه همچنین نشان دهنده یک پیشرفت تکنولوژیکی برای مایکروسافت است این به طور مستقیم با مدل های بزرگتر مانند مدل های گوگل و آنتروپیک رقابت می کند. معماری بهینه آن و قابلیت های استدلال پیشرفته آن را ساخته است یک گزینه جذاب برای چندین برنامه، از ترجمه ماشینی گرفته تا تشخیص تصویر و صدا.

Phi-4-multimodal چیست و چگونه کار می کند؟

Phi-4-multimodal یک مدل هوش مصنوعی توسعه یافته توسط مایکروسافت است که می تواند متن، تصاویر و صدا را به طور همزمان پردازش کند.. برخلاف مدل‌های سنتی که با یک مدالیته کار می‌کنند، این هوش مصنوعی به لطف استفاده از تکنیک‌های یادگیری متقابل، منابع مختلف اطلاعات را در یک فضای نمایش واحد ادغام می‌کند.

این مدل بر اساس معماری ساخته شده است ۵.۶ میلیارد پارامتر، با استفاده از تکنیکی به نام LoRAs (انطباق های رتبه پایین) برای ادغام انواع مختلف داده ها. این امکان دقت بیشتر در پردازش زبان و تفسیر عمیق‌تر زمینه را فراهم می‌کند.

قابلیت ها و مزایای کلیدی

Phi-4-multimodal به ویژه در چندین کار کلیدی که به سطح بالایی از هوش مصنوعی نیاز دارند مؤثر است:

• تشخیص صدا: در تست های رونویسی و ترجمه ماشینی از مدل های تخصصی مانند WhisperV3 بهتر عمل می کند.
• پردازش تصویر: قادر به تفسیر اسناد، گرافیک و انجام OCR با دقت بسیار بالایی است.
• استنتاج با تاخیر کم: این به آن اجازه می دهد تا بر روی دستگاه های تلفن همراه و کم مصرف بدون کاهش عملکرد اجرا شود.
• ادغام یکپارچه بین مدالیته ها: توانایی آنها در درک متن، گفتار و تصاویر با هم، استدلال زمینه ای آنها را بهبود می بخشد.

مقایسه با سایر مدل ها

از نظر عملکرد، Phi-4-multimodal ثابت کرده است که با مدل های بزرگتر برابری می کند. در مقایسه با Gemini-2-Flash-lite و Claude-3.5-Sonnet، در کارهای چندوجهی به نتایج مشابهی دست می یابد، در حالی که به لطف طراحی فشرده خود، کارایی برتر را حفظ می کند.

با این حال، محدودیت های خاصی را در پرسش و پاسخ های مبتنی بر صدا ارائه می دهد، که در آن مدل هایی مانند GPT-4o و Gemini-2.0-Flash مزیت دارند. این به دلیل اندازه مدل کوچکتر آن است، که بر حفظ دانش واقعی تأثیر می گذارد. مایکروسافت اعلام کرده است که در حال تلاش برای بهبود این قابلیت در نسخه های بعدی است.

Phi-4-mini: برادر کوچک Phi-4-multimodal

همراه با Phi-4-multimodal، مایکروسافت نیز راه اندازی شده است فی-۴-مینی، یک نوع بهینه سازی شده برای وظایف خاص مبتنی بر متن. این مدل برای ارائه طراحی شده است راندمان بالا در پردازش زبان طبیعی، آن را برای چت بات ها، دستیاران مجازی و سایر برنامه هایی که نیاز به درک دقیق و تولید متن دارند، ایده آل می کند.

در دسترس بودن و برنامه های کاربردی

مایکروسافت Phi-4-multimodal و Phi-4-mini را از طریق در دسترس توسعه دهندگان قرار داده است Azure AI Foundry، Hugging Face و کاتالوگ NVIDIA API. این بدان معناست که هر شرکت یا کاربری با دسترسی به این پلتفرم‌ها می‌تواند آزمایش مدل و اعمال آن را در سناریوهای مختلف آغاز کند.

با توجه به رویکرد چندوجهی آن، Phi-4 است در بخش هایی مانند:

• ترجمه ماشینی و زیرنویس در زمان واقعی.
• شناسایی و تجزیه و تحلیل اسناد برای مشاغل.
• برنامه های موبایل با دستیارهای هوشمند.
• مدل های آموزشی برای بهبود آموزش مبتنی بر هوش مصنوعی

مایکروسافت یک داده است پیچ و تاب جالب با این مدل ها با تمرکز بر کارایی و مقیاس پذیری. با افزایش رقابت در زمینه مدل های زبان کوچک (SLM)، Phi-4-multimodal به عنوان یک جایگزین مناسب برای مدل های بزرگتر ارائه شده است، ایجاد تعادل بین عملکرد و ظرفیت پردازش حتی در دستگاه های کم قدرت قابل دسترسی است.