Microsoft Phi-4 Multimodal. AI, որը հասկանում է ձայնը, պատկերները և տեքստը

Microsoft-ը մի քայլ առաջ է կատարել լեզվական մոդելների աշխարհում մուլտիմոդալ Phi-4-ով, նրա վերջին և ամենաառաջադեմ արհեստական ​​ինտելեկտը, որն ունակ է միաժամանակ մշակել տեքստը, պատկերները և ձայնը: Այս մոդելը Phi-4-mini-ի հետ միասին ներկայացնում է ա Էվոլյուցիան փոքր մոդելների հզորությամբ (SLM), որն առաջարկում է արդյունավետություն և ճշգրտություն՝ առանց մեծ քանակությամբ պարամետրերի անհրաժեշտության:

Phi-4-multimodal-ի հայտնվելը ոչ միայն տեխնոլոգիական բարելավում է Microsoft-ի համար, այլ նաև Այն ուղղակիորեն մրցում է ավելի մեծ մոդելների հետ, ինչպիսիք են Google-ի և Anthropic-ի մոդելները. Դրա օպտիմիզացված ճարտարապետությունը և առաջադեմ տրամաբանական հնարավորությունները դա են դարձնում գրավիչ տարբերակ մի քանի հավելվածների համար, մեքենայական թարգմանությունից մինչև պատկերի և ձայնի ճանաչում։

Ի՞նչ է Phi-4-multimodal-ը և ինչպես է այն աշխատում:

Phi-4-multimodal-ը AI մոդել է, որը մշակվել է Microsoft-ի կողմից, որը կարող է միաժամանակ մշակել տեքստը, պատկերները և ձայնը:. Ի տարբերություն ավանդական մոդելների, որոնք աշխատում են մեկ եղանակով, այս արհեստական ​​ինտելեկտը ինտեգրում է տեղեկատվության տարբեր աղբյուրները մեկ ներկայացման տարածության մեջ՝ խաչաձեւ ուսուցման տեխնիկայի կիրառման շնորհիվ:

Մոդելը կառուցված է ճարտարապետության վրա 5.600 միլիարդ պարամետր, օգտագործելով մի տեխնիկա, որը հայտնի է որպես LoRAs (Low-Rank Adaptations) տարբեր տեսակի տվյալների միաձուլման համար: Սա թույլ է տալիս ավելի մեծ ճշգրտություն ունենալ լեզվի մշակման և համատեքստի ավելի խորը մեկնաբանության մեջ:

Հիմնական հնարավորությունները և առավելությունները

Phi-4-multimodal-ը հատկապես արդյունավետ է մի քանի հիմնական առաջադրանքների համար, որոնք պահանջում են արհեստական ​​ինտելեկտի բարձր մակարդակ.

• Խոսքի ճանաչում. Այն գերազանցում է մասնագիտացված մոդելներին, ինչպիսին է WhisperV3-ը տառադարձման և մեքենայական թարգմանության թեստերում:
• Պատկերի մշակում. Այն ի վիճակի է վերծանել փաստաթղթերը, գրաֆիկան և կատարել OCR մեծ ճշգրտությամբ:
• Ցածր հետաձգման եզրակացություն. Սա թույլ է տալիս այն աշխատել շարժական և ցածր էներգիայի սարքերի վրա՝ առանց կատարողականությունը զոհաբերելու:
• Մոդալների միջև անխափան ինտեգրում. Տեքստը, խոսքը և պատկերները միասին հասկանալու նրանց կարողությունը բարելավում է նրանց համատեքստային հիմնավորումը:

Համեմատություն այլ մոդելների հետ

Կատարման առումով, Phi-4-multimodal-ն ապացուցել է, որ համընկնում է ավելի մեծ մոդելների հետ: Համեմատած Gemini-2-Flash-lite-ի և Claude-3.5-Sonnet-ի հետ, նմանատիպ արդյունքների է հասնում մուլտիմոդալ առաջադրանքներում՝ միաժամանակ պահպանելով բարձր արդյունավետությունը՝ շնորհիվ իր կոմպակտ դիզայնի:

Մեղք բռնագրավել, ներկայացնում է որոշակի սահմանափակումներ ձայնի վրա հիմնված հարցերում և պատասխաններում, որտեղ GPT-4o-ի և Gemini-2.0-Flash-ի նման մոդելներն առավելություն ունեն: Դա պայմանավորված է նրա փոքր մոդելի չափսերով, ինչը ազդում է փաստացի գիտելիքների պահպանման վրա. Microsoft-ը նշել է, որ աշխատում է բարելավել այս հնարավորությունը ապագա տարբերակներում:

Phi-4-mini. Phi-4-multimodal-ի փոքր եղբայրը

Phi-4-multimodal-ի հետ մեկտեղ գործարկվել է նաև Microsoft-ը Phi-4-mini, տարբերակ՝ օպտիմիզացված տեքստի վրա հիմնված կոնկրետ առաջադրանքների համար։ Այս մոդելը նախատեսված է առաջարկելու համար բարձր արդյունավետություն բնական լեզվի մշակման մեջ, դարձնելով այն իդեալական չաթ-բոտերի, վիրտուալ օգնականների և այլ հավելվածների համար, որոնք պահանջում են ճշգրիտ ընկալում և տեքստի ստեղծում:

Հասանելիություն և հավելվածներ

Microsoft-ը Phi-4-multimodal և Phi-4-mini-ն հասանելի է դարձրել ծրագրավորողների միջոցով Azure AI Foundry, Hugging Face և NVIDIA API կատալոգ. Սա նշանակում է, որ ցանկացած ընկերություն կամ օգտատեր, ով մուտք ունի այս հարթակներ, կարող է սկսել մոդելի փորձարկումներ կատարել և կիրառել այն տարբեր սցենարներում:

Հաշվի առնելով իր մուլտիմոդալ մոտեցումը՝ Phi-4-ն է Միտված է այնպիսի ոլորտների, ինչպիսիք են:

• Մեքենայի թարգմանություն և իրական ժամանակի ենթագրեր:
• Փաստաթղթերի ճանաչում և վերլուծություն բիզնեսի համար:
• Բջջային հավելվածներ խելացի օգնականներով:
• AI-ի վրա հիմնված ուսուցումը բարելավելու կրթական մոդելներ:

Microsoft-ը տվել է ա հետաքրքիր շրջադարձ այս մոդելների հետ՝ կենտրոնանալով արդյունավետության և մասշտաբայնության վրա. Փոքր լեզուների մոդելների (SLM) ոլորտում աճող մրցակցության պայմաններում, Phi-4-multimodal-ը ներկայացված է որպես ավելի մեծ մոդելների կենսունակ այլընտրանք, առաջարկելով հավասարակշռություն կատարման և վերամշակման կարողությունների միջև հասանելի է նույնիսկ ավելի քիչ հզոր սարքերի վրա.