- Microsoft julkaisee Phi-4-multimodalin, tekoälymallin, joka käsittelee ääntä, kuvia ja tekstiä samanaikaisesti.
- 5.600 miljardilla parametrilla se ylittää suurempien mallien äänen ja näöntunnistuksen.
- Sisältää Phi-4-minin, version, joka keskittyy yksinomaan tekstinkäsittelytehtäviin.
- Saatavilla Azure AI Foundryssa, Hugging Facessa ja NVIDIAssa erilaisilla sovelluksilla liike-elämässä ja koulutuksessa.
Microsoft on ottanut askeleen eteenpäin kielimallien maailmassa multimodaalisen Phi-4:n avulla, sen uusin ja kehittynein tekoäly, joka pystyy käsittelemään tekstiä, kuvia ja ääntä samanaikaisesti. Tämä malli yhdessä Phi-4-minin kanssa edustaa a Pienten mallien kapasiteetin kehitys (SLM), joka tarjoaa tehokkuutta ja tarkkuutta ilman valtavia parametrimääriä.
Phi-4-multimodalin saapuminen ei edusta vain teknologista parannusta Microsoftille, vaan myös Se kilpailee suoraan suurempien mallien, kuten Googlen ja Anthropicin, kanssa. Sen optimoitu arkkitehtuuri ja edistyneet päättelyominaisuudet tekevät siitä houkutteleva vaihtoehto useisiin sovelluksiin, konekäännöksestä kuvan- ja äänentunnistukseen.
Mikä on Phi-4-multimodaalinen ja miten se toimii?
Phi-4-multimodal on Microsoftin kehittämä tekoälymalli, joka pystyy käsittelemään tekstiä, kuvia ja ääntä samanaikaisesti. Toisin kuin perinteiset mallit, jotka toimivat yhdellä modaalilla, tämä tekoäly yhdistää eri tietolähteet yhdeksi esitysalueeksi ristiinoppimistekniikoiden käytön ansiosta.
Malli on rakennettu arkkitehtuurille 5.600 miljardia parametria, käyttämällä tekniikkaa, joka tunnetaan nimellä LoRAs (Low-Rank Adaptations) erityyppisten tietojen yhdistämiseen. Tämä mahdollistaa kielenkäsittelyn tarkkuuden ja kontekstin syvemmän tulkinnan.
Tärkeimmät ominaisuudet ja edut
Phi-4-multimodaali on erityisen tehokas useissa avaintehtävissä, jotka vaativat korkeaa tekoälyä:
- Puheentunnistus: Se ylittää erikoismallit, kuten WhisperV3, transkriptio- ja konekäännöstesteissä.
- Kuvankäsittely: Se pystyy tulkitsemaan asiakirjoja, grafiikkaa ja suorittamaan tekstintunnistusta erittäin tarkasti.
- Pienen latenssin päättely: Tämä mahdollistaa sen käytön mobiililaitteissa ja vähän virtaa käyttävissä laitteissa suorituskyvystä tinkimättä.
- Saumaton integrointi modaliteettien välillä: Heidän kykynsä ymmärtää tekstiä, puhetta ja kuvia yhdessä parantaa heidän kontekstuaalista päättelyään.
Vertailu muihin malleihin
Suorituskyvyltään Phi-4-multimodal on osoittautunut suuremmille malleille. Verrattuna Gemini-2-Flash-litteen ja Claude-3.5-Sonnetiin, saavuttaa samanlaisia tuloksia multimodaalisissa tehtävissä säilyttäen samalla erinomaisen tehokkuuden kompaktin rakenteensa ansiosta.
Kuitenkin, esittää tiettyjä rajoituksia äänipohjaisissa kysymyksissä ja vastauksissa, jossa malleilla, kuten GPT-4o ja Gemini-2.0-Flash, on etu. Tämä johtuu pienemmästä mallikoosta, mikä vaikuttaa tosiasiatiedon säilyttämiseen. Microsoft on ilmoittanut, että se pyrkii parantamaan tätä ominaisuutta tulevissa versioissa.
Phi-4-mini: Phi-4-multimodalin pikkuveli
Phi-4-multimodalin ohella Microsoft on myös käynnistänyt Phi-4-mini, tiettyihin tekstipohjaisiin tehtäviin optimoitu muunnelma. Tämä malli on suunniteltu tarjoamaan korkea tehokkuus luonnollisen kielen käsittelyssä, joten se on ihanteellinen chatboteille, virtuaalisille avustajille ja muille sovelluksille, jotka vaativat tarkkaa ymmärtämistä ja tekstin luomista.
Saatavuus ja sovellukset
Microsoft on asettanut Phi-4-multimodalin ja Phi-4-minin kehittäjien saataville Azure AI Foundry, Hugging Face ja NVIDIA API Catalog. Tämä tarkoittaa, että jokainen yritys tai käyttäjä, jolla on pääsy näihin alustoihin, voi alkaa kokeilla mallia ja soveltaa sitä erilaisissa skenaarioissa.
Multimodaalisen lähestymistavan vuoksi Phi-4 on Se on suunnattu aloille, kuten:
- Konekäännös ja reaaliaikainen tekstitys.
- Asiakirjojen tunnistus ja analysointi yrityksille.
- Mobiilisovellukset älykkäillä avustajilla.
- Koulutusmalleja tekoälypohjaisen opetuksen parantamiseksi.
Microsoft on antanut a mielenkiintoinen käänne näiden mallien kanssa keskittymällä tehokkuuteen ja skaalautumiseen. Kilpailun lisääntyessä pienten kielimallien (SLM) alalla Phi-4-multimodaali esitetään kannattavana vaihtoehtona suuremmille malleille, joka tarjoaa tasapainon suorituskyvyn ja käsittelykapasiteetin välillä käytettävissä myös vähemmän tehokkailla laitteilla.
Olen teknologian harrastaja, joka on muuttanut "nörtti"-harrastuksensa ammatiksi. Olen käyttänyt yli 10 vuotta elämästäni uusinta teknologiaa käyttäen ja kaikenlaisten ohjelmien parissa puhtaasta uteliaisuudesta. Nyt olen erikoistunut tietotekniikkaan ja videopeleihin. Tämä johtuu siitä, että yli 5 vuoden ajan olen työskennellyt kirjoittaen useille teknologiaa ja videopelejä käsitteleville verkkosivustoille ja luonut artikkeleita, jotka pyrkivät antamaan sinulle tarvitsemaasi tietoa kielellä, jota kaikki ymmärtävät.
Jos sinulla on kysyttävää, tietoni ulottuu kaikesta Windows-käyttöjärjestelmään liittyvästä sekä matkapuhelimien Androidista. Ja sitoumukseni on sinulle, olen aina valmis käyttämään muutaman minuutin ja auttamaan sinua ratkaisemaan kaikki kysymyksesi, joita sinulla saattaa olla tässä Internet-maailmassa.