- Microsoft meluncurkan Phi-4-multimodal, model AI yang memproses suara, gambar, dan teks secara bersamaan.
- Dengan 5.600 miliar parameter, ia mengungguli model yang lebih besar dalam pengenalan suara dan penglihatan.
- Termasuk Phi-4-mini, versi yang difokuskan secara eksklusif pada tugas pengolah kata.
- Tersedia di Azure AI Foundry, Hugging Face, dan NVIDIA, dengan beragam aplikasi dalam bisnis dan pendidikan.
Microsoft telah mengambil langkah maju dalam dunia model bahasa dengan multimodal Phi-4, kecerdasan buatan terbaru dan tercanggihnya yang mampu memproses teks, gambar, dan suara secara bersamaan. Model ini, bersama dengan Phi-4-mini, mewakili Evolusi dalam kapasitas model kecil (SLM), menawarkan efisiensi dan akurasi tanpa memerlukan sejumlah besar parameter.
Kedatangan Phi-4-multimodal tidak hanya mewakili peningkatan teknologi bagi Microsoft, tetapi juga Ini bersaing secara langsung dengan model yang lebih besar seperti Google dan Anthropic. Arsitekturnya yang dioptimalkan dan kemampuan penalaran yang canggih membuatnya pilihan yang menarik untuk berbagai aplikasi, dari penerjemahan mesin hingga pengenalan gambar dan suara.
Apa itu Phi-4-multimodal dan bagaimana cara kerjanya?
Phi-4-multimodal adalah model AI yang dikembangkan oleh Microsoft yang dapat memproses teks, gambar, dan suara secara bersamaan. Tidak seperti model tradisional yang bekerja dengan modalitas tunggal, kecerdasan buatan ini mengintegrasikan berbagai sumber informasi ke dalam ruang representasi tunggal, berkat penggunaan teknik pembelajaran silang.
Model ini dibangun berdasarkan arsitektur 5.600 miliar parameter, menggunakan teknik yang dikenal sebagai LoRA (Adaptasi Tingkat Rendah) untuk menggabungkan berbagai jenis data. Hal ini memungkinkan ketepatan yang lebih tinggi dalam pemrosesan bahasa dan interpretasi konteks yang lebih mendalam.
Kemampuan dan manfaat utama
Phi-4-multimodal sangat efektif dalam beberapa tugas utama yang memerlukan kecerdasan buatan tingkat tinggi:
- Pengenalan suara: Ia mengungguli model khusus seperti WhisperV3 dalam pengujian transkripsi dan penerjemahan mesin.
- Pengolahan citra: Ia mampu menafsirkan dokumen, grafik, dan melakukan OCR dengan akurasi tinggi.
- Inferensi Latensi Rendah: Hal ini memungkinkannya berjalan pada perangkat seluler dan daya rendah tanpa mengorbankan kinerja.
- Integrasi yang mulus antara modalitas: Kemampuan mereka untuk memahami teks, ucapan, dan gambar secara bersamaan meningkatkan penalaran kontekstual mereka.
Perbandingan dengan model lain
Dalam hal kinerja, Phi-4-multimodal telah terbukti setara dengan model yang lebih besar. Dibandingkan dengan Gemini-2-Flash-lite dan Claude-3.5-Sonnet, mencapai hasil serupa dalam tugas multimoda, sembari mempertahankan efisiensi unggul berkat desain ringkasnya.
Namun, menyajikan batasan tertentu dalam pertanyaan dan jawaban berbasis suara, di mana model seperti GPT-4o dan Gemini-2.0-Flash memiliki keunggulan. Hal ini dikarenakan ukuran modelnya yang lebih kecil, yang berdampak pada retensi pengetahuan faktual. Microsoft telah mengindikasikan bahwa mereka sedang berupaya meningkatkan kemampuan ini di versi mendatang.
Phi-4-mini: adik dari Phi-4-multimodal
Bersamaan dengan Phi-4-multimodal, Microsoft juga meluncurkan Phi-4-mini, varian yang dioptimalkan untuk tugas berbasis teks tertentu. Model ini dirancang untuk menawarkan efisiensi tinggi dalam pemrosesan bahasa alami, menjadikannya ideal untuk chatbot, asisten virtual, dan aplikasi lain yang memerlukan pemahaman dan pembuatan teks yang akurat.
Ketersediaan dan aplikasi
Microsoft telah menyediakan Phi-4-multimodal dan Phi-4-mini untuk pengembang melalui Azure AI Foundry, Hugging Face, dan Katalog API NVIDIA. Artinya, perusahaan atau pengguna mana pun yang memiliki akses ke platform ini dapat mulai bereksperimen dengan model tersebut dan menerapkannya dalam berbagai skenario.
Mengingat pendekatan multimodalnya, Phi-4 adalah Ditujukan pada sektor-sektor seperti:
- Terjemahan mesin dan subtitel waktu nyata.
- Pengenalan dan analisis dokumen untuk bisnis.
- Aplikasi seluler dengan asisten cerdas.
- Model pendidikan untuk meningkatkan pengajaran berbasis AI.
Microsoft telah memberikan perubahan menarik dengan model ini dengan berfokus pada efisiensi dan skalabilitas. Dengan meningkatnya persaingan di bidang model bahasa kecil (SLM), Phi-4-multimodal disajikan sebagai alternatif yang layak untuk model yang lebih besar, menawarkan keseimbangan antara kinerja dan kapasitas pemrosesan dapat diakses bahkan pada perangkat yang kurang bertenaga.
Saya seorang penggila teknologi yang telah mengubah minat "geek"-nya menjadi sebuah profesi. Saya telah menghabiskan lebih dari 10 tahun hidup saya menggunakan teknologi mutakhir dan mengutak-atik semua jenis program hanya karena rasa ingin tahu. Sekarang saya memiliki spesialisasi dalam teknologi komputer dan video game. Hal ini karena selama lebih dari 5 tahun saya telah menulis untuk berbagai website tentang teknologi dan video game, membuat artikel yang berupaya memberikan informasi yang Anda butuhkan dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh semua orang.
Jika Anda memiliki pertanyaan, pengetahuan saya berkisar dari segala sesuatu yang berhubungan dengan sistem operasi Windows serta Android untuk ponsel. Dan komitmen saya adalah kepada Anda, saya selalu bersedia meluangkan beberapa menit dan membantu Anda menyelesaikan pertanyaan apa pun yang mungkin Anda miliki di dunia internet ini.