- Microsoft wprowadza Phi-4-multimodal, model sztucznej inteligencji, który przetwarza głos, obrazy i tekst jednocześnie.
- Posiada 5.600 miliarda parametrów i przewyższa większe modele pod względem rozpoznawania głosu i obrazu.
- Zawiera Phi-4-mini, wersję przeznaczoną wyłącznie do zadań związanych z przetwarzaniem tekstu.
- Dostępne na platformach Azure AI Foundry, Hugging Face i NVIDIA, z różnorodnymi zastosowaniami w biznesie i edukacji.
Firma Microsoft zrobiła krok naprzód w świecie modeli językowych dzięki multimodalnemu Phi-4, najnowocześniejsza i najbardziej zaawansowana sztuczna inteligencja, która potrafi jednocześnie przetwarzać tekst, obrazy i głos. Model ten, wraz z Phi-4-mini, stanowi Ewolucja w zakresie małych modeli (SLM), oferując wydajność i dokładność bez konieczności stosowania ogromnej liczby parametrów.
Pojawienie się Phi-4-multimodal nie tylko oznacza ulepszenie technologiczne dla Microsoftu, ale także Bezpośrednio konkuruje z większymi modelami, takimi jak te od Google i Anthropic. Zoptymalizowana architektura i zaawansowane możliwości wnioskowania sprawiają, że atrakcyjna opcja do wielu zastosowańod tłumaczenia maszynowego po rozpoznawanie obrazu i głosu.
Czym jest Phi-4-multimodal i jak działa?
Phi-4-multimodal to opracowany przez Microsoft model sztucznej inteligencji, który może jednocześnie przetwarzać tekst, obrazy i głos. W odróżnieniu od tradycyjnych modeli, które działają w oparciu o pojedynczą modalność, ta sztuczna inteligencja integruje różne źródła informacji w jedną przestrzeń reprezentacyjną, dzięki zastosowaniu technik uczenia krzyżowego.
Model zbudowany jest na architekturze 5.600 miliardów parametrów, wykorzystując technikę znaną jako LoRAs (Low-Rank Adaptations) do łączenia różnych typów danych. Pozwala to na większą precyzję przetwarzania języka i głębszą interpretację kontekstu.
Kluczowe możliwości i korzyści
Phi-4-multimodal jest szczególnie skuteczny w przypadku kilku kluczowych zadań wymagających wysokiego poziomu sztucznej inteligencji:
- Rozpoznawanie mowy: W testach transkrypcji i tłumaczenia maszynowego przewyższa specjalistyczne modele, takie jak WhisperV3.
- Przetwarzanie obrazu: Potrafi interpretować dokumenty i grafiki oraz wykonywać OCR z dużą dokładnością.
- Wnioskowanie o niskim opóźnieniu: Dzięki temu może być uruchamiany na urządzeniach mobilnych i urządzeniach o niskim poborze mocy bez utraty wydajności.
- Bezproblemowa integracja pomiędzy metodami: Ich zdolność do jednoczesnego rozumienia tekstu, mowy i obrazów poprawia ich rozumowanie kontekstowe.
Porównanie z innymi modelami
Jeśli chodzi o osiągi, Phi-4-multimodal dorównuje większym modelom. W porównaniu do Gemini-2-Flash-lite i Claude-3.5-Sonnet, osiąga podobne wyniki w zadaniach multimodalnych, zachowując jednocześnie wyższą wydajność dzięki kompaktowej konstrukcji.
Jednak przedstawia pewne ograniczenia w pytaniach i odpowiedziach głosowych, gdzie modele takie jak GPT-4o i Gemini-2.0-Flash mają przewagę. Wynika to z mniejszych rozmiarów modelu, co wpływa na zapamiętywanie wiedzy faktycznej. Firma Microsoft poinformowała, że pracuje nad udoskonaleniem tej funkcji w przyszłych wersjach.
Phi-4-mini: mniejszy brat Phi-4-multimodalnego
Oprócz Phi-4-multimodal, Microsoft wprowadził również Phi-4-mini, wariant zoptymalizowany pod kątem określonych zadań opartych na tekście. Ten model jest zaprojektowany tak, aby oferować wysoka wydajność przetwarzania języka naturalnego, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla chatbotów, asystentów wirtualnych i innych aplikacji wymagających dokładnego zrozumienia i generowania tekstu.
Dostępność i zastosowania
Firma Microsoft udostępniła programistom modele Phi-4-multimodal i Phi-4-mini za pośrednictwem Azure AI Foundry, Hugging Face i katalog interfejsu API NVIDIA. Oznacza to, że każda firma lub użytkownik mający dostęp do tych platform może zacząć eksperymentować z tym modelem i stosować go w różnych scenariuszach.
Biorąc pod uwagę multimodalne podejście, Phi-4 jest Skierowany do sektorów takich jak::
- Tłumaczenie maszynowe i tworzenie napisów w czasie rzeczywistym.
- Rozpoznawanie i analiza dokumentów dla firm.
- Aplikacje mobilne z inteligentnymi asystentami.
- Modele edukacyjne służące udoskonaleniu nauczania opartego na sztucznej inteligencji.
Microsoft dał ciekawy zwrot akcji w tych modelach, skupiający się na wydajności i skalowalności. Wraz ze wzrostem konkurencji w dziedzinie małych modeli językowych (SLM), Model Phi-4-multimodalny jest przedstawiany jako realna alternatywa dla większych modelioferując równowagę pomiędzy wydajnością a mocą przetwarzania dostępne nawet na mniej wydajnych urządzeniach.
Jestem entuzjastą technologii, który swoje „geekowskie” zainteresowania przekształcił w zawód. Spędziłem ponad 10 lat mojego życia, korzystając z najnowocześniejszych technologii i majsterkując przy wszelkiego rodzaju programach z czystej ciekawości. Teraz specjalizuję się w technologii komputerowej i grach wideo. Dzieje się tak dlatego, że od ponad 5 lat piszę dla różnych serwisów poświęconych technologii i grom wideo, tworząc artykuły, których celem jest dostarczenie potrzebnych informacji w języku zrozumiałym dla każdego.
Jeśli masz jakieś pytania, moja wiedza obejmuje wszystko, co jest związane z systemem operacyjnym Windows, a także Androidem dla telefonów komórkowych. Moje zaangażowanie jest wobec Ciebie. Zawsze jestem gotowy poświęcić kilka minut i pomóc Ci rozwiązać wszelkie pytania, jakie możesz mieć w tym internetowym świecie.