Microsoft Phi-4 Multimodal: AI, რომელიც ესმის ხმა, სურათები და ტექსტი

Microsoft-მა გადადგა ნაბიჯი წინ ენობრივი მოდელების სამყაროში მულტიმოდალური Phi-4-ით, მისი უახლესი და ყველაზე მოწინავე ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეუძლია ტექსტის, სურათების და ხმის ერთდროულად დამუშავება. ეს მოდელი Phi-4-mini-თან ერთად წარმოადგენს ა ევოლუცია მცირე მოდელების სიმძლავრეში (SLM), გთავაზობთ ეფექტურობას და სიზუსტეს დიდი რაოდენობით პარამეტრების საჭიროების გარეშე.

Phi-4-multimodal-ის მოსვლა არა მხოლოდ წარმოადგენს Microsoft-ის ტექნოლოგიურ გაუმჯობესებას, არამედ ასევე ის პირდაპირ კონკურენციას უწევს უფრო დიდ მოდელებს, როგორიცაა Google-ისა და Anthropic-ის. მისი ოპტიმიზებული არქიტექტურა და მოწინავე მსჯელობის შესაძლებლობები მას ხდის მიმზიდველი ვარიანტი მრავალი აპლიკაციისთვისმანქანური თარგმანიდან გამოსახულების და ხმის ამოცნობამდე.

რა არის Phi-4-multimodal და როგორ მუშაობს იგი?

Phi-4-multimodal არის AI მოდელი, რომელიც შემუშავებულია Microsoft-ის მიერ, რომელსაც შეუძლია ერთდროულად დაამუშავოს ტექსტი, სურათები და ხმა.. ტრადიციული მოდელებისგან განსხვავებით, რომლებიც მუშაობენ ერთი მოდალით, ეს ხელოვნური ინტელექტი აერთიანებს ინფორმაციის სხვადასხვა წყაროს ერთ წარმომადგენლობით სივრცეში, ჯვარედინი სწავლების ტექნიკის გამოყენების წყალობით.

მოდელი აგებულია არქიტექტურაზე 5.600 millones de parámetros, ტექნიკის გამოყენებით, რომელიც ცნობილია როგორც LoRAs (დაბალი რანგის ადაპტაცია) სხვადასხვა ტიპის მონაცემების გაერთიანებისთვის. ეს საშუალებას აძლევს ენის დამუშავების უფრო მეტ სიზუსტეს და კონტექსტის ღრმა ინტერპრეტაციას.

ძირითადი შესაძლებლობები და უპირატესობები

Phi-4-multimodal განსაკუთრებით ეფექტურია რამდენიმე ძირითადი ამოცანისთვის, რომლებიც საჭიროებენ ხელოვნურ ინტელექტის მაღალ დონეს:

• ხმის ამოცნობა: ის აღემატება სპეციალიზებულ მოდელებს, როგორიცაა WhisperV3 ტრანსკრიფციისა და მანქანური თარგმანის ტესტებში.
• Procesamiento de imágenes: მას შეუძლია დოკუმენტების, გრაფიკის ინტერპრეტაცია და OCR შესრულება დიდი სიზუსტით.
• დაბალი შეყოვნების დასკვნა: ეს საშუალებას აძლევს მას იმუშაოს მობილურ და დაბალი სიმძლავრის მოწყობილობებზე შესრულების შეწირვის გარეშე.
• უწყვეტი ინტეგრაცია მოდალებს შორის: ტექსტის, მეტყველების და სურათების ერთად გაგების უნარი აუმჯობესებს მათ კონტექსტურ მსჯელობას.

სხვა მოდელებთან შედარება

შესრულების თვალსაზრისით, Phi-4-multimodal დაამტკიცა, რომ თანაბარია უფრო დიდ მოდელებთან. Gemini-2-Flash-lite-თან და Claude-3.5-Sonnet-თან შედარებით, აღწევს მსგავს შედეგებს მულტიმოდალურ ამოცანებში, ხოლო კომპაქტური დიზაინის წყალობით უმაღლესი ეფექტურობის შენარჩუნებას.

თუმცა, წარმოადგენს გარკვეულ შეზღუდვებს ხმაზე დაფუძნებულ კითხვებსა და პასუხებში, სადაც უპირატესობა აქვთ მოდელებს, როგორიცაა GPT-4o და Gemini-2.0-Flash. ეს გამოწვეულია მისი პატარა მოდელის ზომით, რაც გავლენას ახდენს ფაქტობრივი ცოდნის შენარჩუნებაზე. მაიკროსოფტმა აღნიშნა, რომ მუშაობს ამ შესაძლებლობის გასაუმჯობესებლად მომავალ ვერსიებში.

Phi-4-mini: Phi-4-multimodal-ის პატარა ძმა

Phi-4-მულტიმოდალთან ერთად Microsoft-მაც დაიწყო Phi-4-mini, ვარიანტი, რომელიც ოპტიმიზებულია ტექსტზე დაფუძნებული კონკრეტული ამოცანებისთვის. ეს მოდელი შექმნილია შეთავაზებისთვის მაღალი ეფექტურობა ბუნებრივი ენის დამუშავებაში, რაც მას იდეალურს ხდის ჩეთბოტებისთვის, ვირტუალური ასისტენტებისთვის და სხვა აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ ტექსტის ზუსტ გაგებას და გენერირებას.

ხელმისაწვდომობა და აპლიკაციები

Microsoft-მა დეველოპერებისთვის ხელმისაწვდომი გახადა Phi-4-multimodal და Phi-4-mini Azure AI Foundry, Hugging Face და NVIDIA API კატალოგი. ეს ნიშნავს, რომ ნებისმიერ კომპანიას ან მომხმარებელს, რომელსაც აქვს წვდომა ამ პლატფორმებზე, შეუძლია დაიწყოს მოდელის ექსპერიმენტები და გამოიყენოს იგი სხვადასხვა სცენარში.

მისი მულტიმოდალური მიდგომის გათვალისწინებით, Phi-4 არის მიმართულია ისეთ სექტორებზე, როგორიცაა:

• მანქანური თარგმანი და რეალურ დროში სუბტიტრები.
• დოკუმენტების ამოცნობა და ანალიზი ბიზნესისთვის.
• მობილური აპლიკაციები ინტელექტუალური ასისტენტებით.
• საგანმანათლებლო მოდელები AI-ზე დაფუძნებული სწავლების გასაუმჯობესებლად.

მაიკროსოფტმა მისცა ა საინტერესო ირონია ამ მოდელებთან ეფექტურობასა და მასშტაბურობაზე ფოკუსირებით. მზარდი კონკურენცია მცირე ენობრივი მოდელების სფეროში (SLM), Phi-4-multimodal წარმოდგენილია, როგორც უფრო დიდი მოდელების სიცოცხლისუნარიანი ალტერნატივა, გთავაზობთ ბალანსს შესრულებასა და დამუშავების შესაძლებლობებს შორის ხელმისაწვდომია ნაკლებად მძლავრ მოწყობილობებზეც კი.