Microsoft Phi-4 Multimodal: AI ที่เข้าใจเสียง รูปภาพ และข้อความ

Microsoft ก้าวไปอีกขั้นในโลกของโมเดลภาษาด้วย Phi-4 แบบหลายโหมดปัญญาประดิษฐ์อันล้ำสมัยและก้าวหน้าที่สุดที่สามารถประมวลผลข้อความ ภาพ และเสียงได้พร้อมกัน แบบจำลองนี้เมื่อรวมกับ Phi-4-mini แสดงถึง วิวัฒนาการด้านความสามารถของโมเดลขนาดเล็ก (SLM) ให้ประสิทธิภาพและความแม่นยำโดยไม่ต้องใช้พารามิเตอร์จำนวนมาก

การมาถึงของ Phi-4-multimodal ไม่เพียงแต่เป็นการพัฒนาด้านเทคโนโลยีสำหรับ Microsoft เท่านั้น แต่ยังรวมถึง มันแข่งขันโดยตรงกับโมเดลขนาดใหญ่เช่นจาก Google และ Anthropic- สถาปัตยกรรมที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมและความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูงทำให้ ตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการใช้งานหลายประเภทจากการแปลโดยเครื่องสู่การจดจำภาพและเสียง

Phi-4-multimodal คืออะไรและทำงานอย่างไร?

Phi-4-multimodal คือโมเดล AI ที่พัฒนาโดย Microsoft ซึ่งสามารถประมวลผลข้อความ รูปภาพ และเสียงพร้อมกันได้- ต่างจากโมเดลดั้งเดิมที่ทำงานด้วยรูปแบบเดียว ปัญญาประดิษฐ์จะบูรณาการแหล่งข้อมูลต่างๆ ไว้ในพื้นที่การแสดงผลเดียว โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ข้ามกัน

แบบจำลองนี้สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมของ 5.600 พันล้านพารามิเตอร์โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า LoRAs (Low-Rank Adaptations) เพื่อรวมข้อมูลประเภทต่างๆ เข้าด้วยกัน ซึ่งช่วยให้การประมวลผลภาษาแม่นยำยิ่งขึ้นและสามารถตีความบริบทได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ความสามารถและประโยชน์ที่สำคัญ

Phi-4-multimodal มีประสิทธิผลอย่างยิ่งในงานสำคัญหลายประการที่ต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระดับสูง:

• การรู้จำเสียง: มีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นเฉพาะทางเช่น WhisperV3 ในการทดสอบการถอดเสียงและการแปลโดยเครื่อง
• การประมวลผลภาพ: มีความสามารถในการตีความเอกสาร กราฟิก และการทำ OCR ได้อย่างแม่นยำ
• การอนุมานความหน่วงต่ำ: ซึ่งทำให้สามารถทำงานบนอุปกรณ์พกพาและพลังงานต่ำได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน
• การบูรณาการแบบไร้รอยต่อระหว่างโหมดต่างๆ: ความสามารถในการเข้าใจข้อความ คำพูด และภาพร่วมกันช่วยปรับปรุงการใช้เหตุผลเชิงบริบท

เปรียบเทียบกับรุ่นอื่นๆ

ในด้านประสิทธิภาพ Phi-4-multimodal ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าทัดเทียมกับรุ่นที่มีขนาดใหญ่กว่า เมื่อเทียบกับ Gemini-2-Flash-lite และ Claude-3.5-Sonnetให้ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันในงานหลายโหมด ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าด้วยการออกแบบที่กะทัดรัด

อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดบางประการในการถามและตอบด้วยเสียงซึ่งโมเดลเช่น GPT-4o และ Gemini-2.0-Flash มีข้อได้เปรียบ เนื่องจากขนาดโมเดลมีขนาดเล็กกว่า ซึ่งส่งผลกระทบต่อการคงไว้ซึ่งความรู้เชิงข้อเท็จจริง- Microsoft ได้ระบุว่ากำลังพยายามปรับปรุงความสามารถนี้ในเวอร์ชันอนาคต

Phi-4-mini: น้องชายของ Phi-4-multimodal

นอกจาก Phi-4-multimodal แล้ว Microsoft ยังได้เปิดตัว พี-4-มินิตัวแปรที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ใช้ข้อความโดยเฉพาะ รุ่นนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อนำเสนอ ประสิทธิภาพสูงในการประมวลผลภาษาธรรมชาติทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่ต้องการความเข้าใจและการสร้างข้อความที่แม่นยำ

ความพร้อมใช้งานและการใช้งาน

Microsoft ได้เปิดให้นักพัฒนาใช้งาน Phi-4-multimodal และ Phi-4-mini ผ่าน Azure AI Foundry, Hugging Face และแค็ตตาล็อก API ของ NVIDIA- ซึ่งหมายความว่าบริษัทหรือผู้ใช้ใดก็ตามที่มีสิทธิ์เข้าถึงแพลตฟอร์มเหล่านี้สามารถเริ่มทดลองใช้โมเดลและนำไปใช้ในสถานการณ์ต่างๆ ได้

เมื่อพิจารณาจากแนวทางหลายโหมด Phi-4 คือ มุ่งเป้าไปที่ภาคส่วนต่างๆ เช่น:

• การแปลโดยเครื่องและคำบรรยายแบบเรียลไทม์
• การรับรู้และวิเคราะห์เอกสารสำหรับธุรกิจ
• แอปพลิเคชันบนมือถือที่มีผู้ช่วยอัจฉริยะ
• โมเดลการศึกษาเพื่อปรับปรุงการสอนที่ใช้ AI

Microsoft ได้ให้ ความน่าสนใจของโมเดลเหล่านี้โดยเน้นที่ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาด- ด้วยการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นในสาขาของโมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLM) Phi-4-multimodal ถูกนำเสนอเป็นทางเลือกอื่นที่เหมาะสมสำหรับโมเดลขนาดใหญ่โดยให้ความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความสามารถในการประมวลผล สามารถเข้าถึงได้แม้ในอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า.