Microsoft Phi-4 マルチモーダル: 音声、画像、テキストを理解する AI

マイクロソフトはマルチモーダルPhi-4で言語モデルの世界で一歩前進したテキスト、画像、音声を同時に処理できる最新かつ最先端の人工知能です。このモデルは、Phi-4-miniと合わせて、 小型モデルの容量の進化 (SLM) は、膨大な量のパラメータを必要とせずに効率性と精度を実現します。

Phi-4-マルチモーダルの登場は、マイクロソフトにとって技術的な進歩を意味するだけでなく、 これは、GoogleやAnthropicなどのより大規模なモデルと直接競合します。。最適化されたアーキテクチャと高度な推論機能により、 複数のアプリケーションに魅力的なオプション機械翻訳から画像・音声認識まで。

Phi-4-multimodal とは何ですか? また、どのように機能しますか?

Phi-4-multimodalは、テキスト、画像、音声を同時に処理できるMicrosoftが開発したAIモデルです。。単一のモダリティで動作する従来のモデルとは異なり、この人工知能は、クロスラーニング技術を使用することで、さまざまな情報ソースを単一の表現空間に統合します。

このモデルは、 5.600 億のパラメータLoRA (Low-Rank Adaptations) と呼ばれる手法を使用して、さまざまな種類のデータを結合します。これにより、言語処理の精度が向上し、コンテキストの解釈がより深くなります。

主な機能と利点

Phi-4-multimodal は、高度な人工知能を必要とするいくつかの重要なタスクで特に効果的です。

• 音声認識： 文字起こしや機械翻訳のテストでは、WhisperV3 などの専門モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
• 画像処理： ドキュメントやグラフィックを解釈し、OCR を非常に正確に実行できます。
• 低遅延推論: これにより、パフォーマンスを犠牲にすることなく、モバイルデバイスや低電力デバイスでも実行できるようになります。
• モダリティ間のシームレスな統合: テキスト、音声、画像を一緒に理解する能力により、文脈に基づく推論能力が向上します。

他モデルとの比較

パフォーマンスの面では、Phi-4-multimodal は、より大きなモデルと同等であることが証明されています。 Gemini-2-Flash-liteおよびClaude-3.5-Sonnetと比較は、コンパクトな設計により優れた効率性を維持しながら、マルチモーダルタスクで同様の結果を実現します。

しかし、 音声による質問と回答には一定の制限があるGPT-4o や Gemini-2.0-Flash などのモデルが有利です。これはモデルサイズが小さいためであり、 事実の知識の保持に影響を与える。 Microsoft は、将来のバージョンでこの機能を改善するために取り組んでいることを明らかにしました。

Phi-4-mini: Phi-4-multimodalの弟分

Phi-4-マルチモーダルに加えて、マイクロソフトは ファイ4ミニ特定のテキストベースのタスクに最適化されたバリアントです。このモデルは、 自然言語処理における高い効率チャットボット、仮想アシスタント、テキストの正確な理解と生成を必要とするその他のアプリケーションに最適です。

利用可能性と用途

マイクロソフトは、Phi-4-multimodalとPhi-4-miniを開発者向けに提供している。 Azure AI Foundry、Hugging Face、NVIDIA API カタログ。つまり、これらのプラットフォームにアクセスできる企業やユーザーは、モデルを試し、さまざまなシナリオに適用し始めることができます。

マルチモーダルアプローチを採用したPhi-4は 次のような分野を対象としています:

• 機械翻訳とリアルタイム字幕作成。
• 企業向けのドキュメント認識と分析。
• インテリジェントなアシスタントを備えたモバイル アプリケーション。
• AI ベースの教育を改善するための教育モデル。

マイクロソフトは これらのモデルは効率性と拡張性を重視しており、興味深い工夫が施されている。。小規模言語モデル（SLM）の分野での競争が激化する中、 Phi-4マルチモーダルは、より大きなモデルの代替として提案されている。パフォーマンスと処理能力のバランスを実現 性能の低いデバイスでもアクセス可能.