Microsoft Phi-4 Multimodal: 음성, 이미지, 텍스트를 이해하는 AI

마지막 업데이트 : 27/02/2025
저자 : 알베르토 나 바로

  • Microsoft는 음성, 이미지, 텍스트를 동시에 처리하는 AI 모델인 Phi-4-multimodal을 출시합니다.
  • 5.600억 개의 매개변수를 통해 음성 및 시각 인식 분야에서 더 큰 모델보다 우수한 성능을 발휘합니다.
  • 워드 처리 작업에만 초점을 맞춘 버전인 Phi-4-mini가 포함되어 있습니다.
  • Azure AI Foundry, Hugging Face 및 NVIDIA에서 사용할 수 있으며, 비즈니스 및 교육 분야의 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있습니다.
Phi-4 멀티모달-0이란 무엇입니까?

Microsoft는 멀티모달 Phi-4를 통해 언어 모델 분야에서 한 발짝 더 나아갔습니다.최신의 가장 진보된 인공지능을 탑재하여 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리할 수 있습니다. 이 모델은 Phi-4-mini와 함께 다음을 나타냅니다. 소형 모델의 용량에서의 진화 (SLM)은 엄청난 양의 매개변수가 필요 없이도 효율성과 정확성을 제공합니다.

Phi-4-multimodal의 도입은 Microsoft의 기술적 개선을 나타낼 뿐만 아니라 Google 및 Anthropic과 같은 대형 모델과 직접 경쟁합니다.. 최적화된 아키텍처와 고급 추론 기능을 통해 다양한 응용 프로그램에 대한 매력적인 옵션기계 번역부터 이미지 및 음성 인식까지.

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Phi-4-multimodal은 무엇이고 어떻게 작동하나요?

파이-4 마이크로소프트

Phi-4-multimodal은 Microsoft에서 개발한 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리할 수 있는 AI 모델입니다.. 단일 모달리티로 작동하는 기존 모델과 달리, 이 인공지능은 교차 학습 기술을 사용하여 다양한 정보 소스를 단일 표현 공간으로 통합합니다.

이 모델은 다음 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 5.600억 개의 매개변수LoRAs(Low-Rank Adaptations)라는 기술을 사용하여 서로 다른 유형의 데이터를 병합합니다. 이를 통해 언어 처리의 정확도가 높아지고 맥락에 대한 심도 있는 해석이 가능해졌습니다.

주요 역량 및 이점

Phi-4-multimodal은 높은 수준의 인공 지능을 필요로 하는 몇 가지 핵심 작업에 특히 효과적입니다.

  • 음성 인식: 이 제품은 전사 및 기계 번역 테스트에서 WhisperV3와 같은 특수 모델보다 우수한 성능을 발휘합니다.
  • 이미지 처리: 이 제품은 문서와 그래픽을 해석하고 매우 정확하게 OCR을 수행할 수 있습니다.
  • 저지연 추론: 이를 통해 성능 저하 없이 모바일 및 저전력 장치에서 실행할 수 있습니다.
  • 모달리티 간의 원활한 통합: 텍스트, 음성, 이미지를 함께 이해하는 능력은 문맥적 추론을 향상시킵니다.
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다른 모델과의 비교

PHI-4-멀티모달 성능

성능 측면에서 Phi-4-multimodal은 대형 모델과 동등한 것으로 입증되었습니다. Gemini-2-Flash-lite 및 Claude-3.5-Sonnet과 비교, 다양한 작업에서도 비슷한 결과를 달성하는 동시에, 컴팩트한 디자인 덕분에 뛰어난 효율성을 유지합니다.

그러나, 음성 기반 질문과 답변에는 특정 제한이 있습니다.반면 GPT-4o나 Gemini-2.0-Flash와 같은 모델은 유리합니다. 이는 모델 크기가 더 작기 때문입니다. 사실적 지식의 보존에 영향을 미칩니다.. Microsoft에서는 향후 버전에서 이 기능을 개선하기 위해 노력하고 있다고 밝혔습니다.

Phi-4-mini: Phi-4-multimodal의 동생

Microsoft는 Phi-4-multimodal과 함께 또한 출시했습니다. 파이-4-미니, 특정 텍스트 기반 작업에 최적화된 변형입니다. 이 모델은 다음을 제공하도록 설계되었습니다. 자연어 처리의 높은 효율성따라서 텍스트를 정확하게 이해하고 생성하는 것이 필요한 챗봇, 가상 비서 및 기타 애플리케이션에 이상적입니다.

가용성 및 응용 프로그램

Phi-4 멀티모달-5이란 무엇입니까?

Microsoft는 Phi-4-multimodal 및 Phi-4-mini를 통해 개발자에게 제공했습니다. Azure AI Foundry, Hugging Face 및 NVIDIA API 카탈로그. 즉, 이 플랫폼에 접속할 수 있는 모든 회사나 사용자는 해당 모델을 실험하고 다양한 시나리오에 적용할 수 있습니다.

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다중 모드 접근 방식을 고려하면 Phi-4는 다음과 같은 분야를 목표로 함:

  • 기계 번역 및 실시간 자막.
  • 기업을 위한 문서 인식 및 분석.
  • 지능형 비서를 갖춘 모바일 애플리케이션.
  • AI 기반 교육을 개선하기 위한 교육 모델.

Microsoft에서 제공했습니다 효율성과 확장성에 초점을 맞춘 이러한 모델의 흥미로운 변화. 소규모 언어 모델(SLM) 분야의 경쟁이 심화됨에 따라 Phi-4-multimodal은 더 큰 모델에 대한 실행 가능한 대안으로 제시됩니다.성능과 처리 용량 간의 균형을 제공합니다. 덜 강력한 장치에서도 접근 가능.