- Microsoft Phi-4-multimodal, үн, сүрөттөр жана текстти бир убакта иштеткен AI моделин ишке киргизди.
- 5.600 миллиард параметри менен ал үн жана көрүнүштү таанууда чоңураак моделдерден ашып кетет.
- Phi-4-mini камтыйт, бул версия текст иштетүү тапшырмаларына гана багытталган.
- Azure AI Foundry, Hugging Face жана NVIDIA компанияларында жеткиликтүү, бизнесте жана билим берүү тармагында түрдүү тиркемелер бар.
Microsoft multimodal Phi-4 менен тил моделдер дүйнөсүндө алдыга кадам таштады, анын акыркы жана эң өнүккөн жасалма интеллекти бир эле учурда текстти, сүрөттөрдү жана үндү иштетүүгө жөндөмдүү. Бул модель Phi-4-mini менен бирге а Чакан моделдердин кубаттуулугунда эволюция (SLM), чоң көлөмдөгү параметрлердин кереги жок эффективдүүлүктү жана тактыкты сунуш кылат.
Phi-4-multimodalдын келиши Microsoft үчүн технологиялык өркүндөтүүнү гана билдирбестен, ошондой эле Ал Google жана Anthropic сыяктуу чоңураак моделдер менен түздөн-түз атаандашат. Анын оптималдаштырылган архитектурасы жана өнүккөн ой жүгүртүү мүмкүнчүлүктөрү аны түзөт бир нече колдонмолор үчүн жагымдуу тандоо, машина которуудан сүрөт жана үн таанууга чейин.
Phi-4-multimodal деген эмне жана ал кантип иштейт?
Phi-4-multimodal – бул Microsoft тарабынан иштелип чыккан AI модели, ал бир эле учурда текстти, сүрөттөрдү жана үндү иштете алат. Бир модальдуулук менен иштеген салттуу моделдерден айырмаланып, бул жасалма интеллект кайчылаш окутуу ыкмаларын колдонуунун аркасында ар кандай маалымат булактарын бирдиктүү өкүлчүлүк мейкиндигине бириктирет.
модели архитектура боюнча курулган 5.600 миллиард параметр, маалыматтардын ар кандай түрлөрүн бириктирүү үчүн LoRAs (төмөнкү даражадагы адаптациялар) деп аталган ыкманы колдонуу. Бул тилди иштетүүдө көбүрөөк тактыкка жана контекстти тереңирээк чечмелөөгө мүмкүндүк берет.
Негизги мүмкүнчүлүктөр жана артыкчылыктар
Phi-4-multimodal өзгөчө жасалма интеллекттин жогорку деңгээлин талап кылган бир нече негизги милдеттерди аткарууда натыйжалуу:
- Кепти таануу: Ал транскрипция жана машина котормо сыноолорунда WhisperV3 сыяктуу адистештирилген моделдерден ашып түштү.
- Сүрөттү иштетүү: Ал документтерди, графиканы чечмелөө жана OCRди чоң тактык менен аткарууга жөндөмдүү.
- Төмөнкү кечиктирилген жыйынтык: Бул анын мобилдик жана аз кубаттуу түзмөктөрдө иштөөсүнө мүмкүнчүлүк берет.
- Модалдардын ортосунда үзгүлтүксүз интеграция: Алардын текстти, кепти жана сүрөттөрдү чогуу түшүнүү жөндөмү контексттик ой жүгүртүүсүн жакшыртат.
Башка моделдер менен салыштыруу
Өндүрүмдүүлүк жагынан Phi-4-multimodal чоңураак моделдер менен бирдей экендигин далилдеди. Gemini-2-Flash-lite жана Claude-3.5-Sonnet менен салыштырганда, компакттуу дизайны аркасында жогорку натыйжалуулукту сактап, мультимодалдык тапшырмаларда ушундай натыйжаларга жетишет.
Бирок, үн негизиндеги суроолорго жана жоопторго белгилүү чектөөлөрдү берет, бул жерде GPT-4o жана Gemini-2.0-Flash сыяктуу моделдер артыкчылыкка ээ. Бул анын кичинекей моделдин өлчөмү менен шартталган, бул фактылык билимди сактоого таасирин тийгизет. Microsoft бул мүмкүнчүлүктү келечектеги версияларында жакшыртуу үчүн иштеп жатканын билдирди.
Phi-4-mini: Phi-4-multimodal кичинекей бир тууганы
Phi-4-multimodal менен бирге, Microsoft да ишке киргизди Phi-4-mini, конкреттүү текстке негизделген тапшырмалар үчүн оптималдаштырылган вариант. Бул модель сунуш кылуу үчүн иштелип чыккан табигый тилди иштетүүдө жогорку натыйжалуулук, аны чатботтор, виртуалдык жардамчылар жана текстти так түшүнүүнү жана түзүүнү талап кылган башка колдонмолор үчүн идеалдуу кылат.
Жеткиликтүүлүк жана колдонмолор
Microsoft Phi-4-multimodal жана Phi-4-mini аркылуу иштеп чыгуучуларга жеткиликтүү кылды Azure AI Foundry, Hugging Face жана NVIDIA API каталогу. Бул бул платформаларга кирүү мүмкүнчүлүгү бар ар бир компания же колдонуучу модель менен эксперимент жүргүзүп, аны ар кандай сценарийлерде колдоно башташы мүмкүн дегенди билдирет.
Анын мультимодалдык мамилесин эске алганда, Phi-4 болуп саналат сыяктуу тармактарга багытталган:
- Машина которуу жана реалдуу убакыт субтитрлөө.
- Бизнес үчүн документтерди таануу жана талдоо.
- Акылдуу жардамчылар менен мобилдик тиркемелер.
- AI негизинде окутууну жакшыртуу үчүн билим берүү моделдери.
Microsoft берген натыйжалуулугуна жана масштабдуулугуна басым жасоо менен бул моделдер менен кызыктуу Twist. Чакан тил моделдери (SLM) жаатындагы атаандаштыктын күчөшү менен, Phi-4-multimodal чоң моделдерге ылайыктуу альтернатива катары сунушталат, аткаруу жана иштетүү кубаттуулугу ортосундагы балансты сунуш азыраак кубаттуу түзмөктөрдө да жеткиликтүү.
Мен өзүмдүн «геек» кызыкчылыктарын кесипке айландырган технология ышкыбозумун. Өмүрүмдүн 10 жылдан ашуунун эң алдыңкы технологияларды колдонууга жана ар кандай программалар менен иштөөгө жумшадым. Азыр мен компьютердик технологиялар жана видео оюндар боюнча адистешкен. Себеби, мен 5 жылдан ашык убакыттан бери технология жана видео оюндар боюнча ар кандай веб-сайттарга жазып, сизге керектүү маалыматты баарына түшүнүктүү тилде берүүгө умтулган макалаларды түзүп келем.
Эгерде сизде кандайдыр бир суроолор болсо, менин билимим Windows операциялык тутумуна, ошондой эле уюлдук телефондор үчүн Android менен байланыштуу. Жана менин милдеттенмем сизге, мен ар дайым бир нече мүнөт бөлүп, бул интернет дүйнөсүндө сизди кызыктырган бардык суроолорду чечүүгө жардам берүүгө даярмын.