- Microsoft, ses, görüntü ve metni aynı anda işleyen bir yapay zeka modeli olan Phi-4-multimodal'ı piyasaya sürüyor.
- 5.600 milyar parametresiyle ses ve görüntü tanıma konusunda daha büyük modellerden daha iyi performans gösteriyor.
- Sadece kelime işlem görevlerine odaklanan Phi-4-mini versiyonunu içerir.
- Azure AI Foundry, Hugging Face ve NVIDIA'da mevcuttur ve iş ve eğitim alanlarında çeşitli uygulamalara sahiptir.
Microsoft, çok modlu Phi-4 ile dil modelleri dünyasında bir adım öne geçti, aynı anda metin, resim ve sesi işleyebilen en son ve en gelişmiş yapay zekasıdır. Bu model, Phi-4-mini ile birlikte, Küçük modellerin kapasitesinde evrim (SLM), çok miktarda parametreye ihtiyaç duymadan verimlilik ve doğruluk sunar.
Phi-4-multimodal'ın gelişi yalnızca Microsoft için teknolojik bir gelişmeyi temsil etmiyor, aynı zamanda Google ve Anthropic gibi daha büyük modellerle doğrudan rekabet ediyor. Optimize edilmiş mimarisi ve gelişmiş akıl yürütme yetenekleri onu birden fazla uygulama için cazip bir seçenek, makine çevirisinden görüntü ve ses tanımaya kadar.
Phi-4-multimodal nedir ve nasıl çalışır?
Phi-4-multimodal, Microsoft tarafından geliştirilen ve aynı anda metin, görüntü ve sesi işleyebilen bir yapay zeka modelidir. Geleneksel olarak tek bir modalite ile çalışan modellerden farklı olarak, bu yapay zeka, çapraz öğrenme tekniklerinin kullanımı sayesinde çeşitli bilgi kaynaklarını tek bir gösterim alanına entegre ediyor.
Model, bir mimari üzerine inşa edilmiştir 5.600 milyar parametreFarklı veri türlerini birleştirmek için LoRAs (Düşük Dereceli Uyarlamalar) olarak bilinen bir teknik kullanılıyor. Bu, dil işlemede daha fazla hassasiyete ve bağlamın daha derin yorumlanmasına olanak tanır.
Temel yetenekler ve faydalar
Phi-4-multimodal, özellikle yüksek düzeyde yapay zeka gerektiren bazı temel görevlerde etkilidir:
- Konuşma tanıma: WhisperV3 gibi özel modellerden transkripsiyon ve makine çevirisi testlerinde daha iyi performans göstermektedir.
- Görüntü işleme: Dokümanları, grafikleri yorumlama ve OCR işlemlerini büyük bir doğrulukla yapma yeteneğine sahiptir.
- Düşük Gecikmeli Çıkarım: Bu sayede performanstan ödün vermeden mobil ve düşük güç tüketimli cihazlarda çalışabiliyor.
- Modaliteler arasında kusursuz entegrasyon: Metin, konuşma ve görselleri bir arada anlama yetenekleri bağlamsal muhakeme yeteneklerini geliştirir.
Diğer modellerle karşılaştırma
Performans açısından Phi-4-multimodal, daha büyük modellerle aynı seviyede olduğunu kanıtladı. Gemini-2-Flash-lite ve Claude-3.5-Sonnet ile karşılaştırıldığındaKompakt tasarımı sayesinde üstün verimliliği koruyarak multimodal görevlerde de benzer sonuçlara ulaşıyor.
Sin ambargo, ses tabanlı soru ve cevaplarda belirli sınırlamalar sunarGPT-4o ve Gemini-2.0-Flash gibi modellerin avantajlı olduğu yerler var. Bunun nedeni, model boyutunun daha küçük olmasıdır. bu da olgusal bilginin hatırlanmasını etkiler. Microsoft, gelecek sürümlerde bu yeteneği geliştirmek için çalıştığını belirtti.
Phi-4-mini: Phi-4-multimodal'ın küçük kardeşi
Microsoft, Phi-4-multimodal ile birlikte şunları da başlattı: Phi-4-mini, belirli metin tabanlı görevler için optimize edilmiş bir varyant. Bu model, şunları sunmak için tasarlanmıştır: doğal dil işlemede yüksek verimlilikBu da onu sohbet robotları, sanal asistanlar ve metnin doğru anlaşılmasını ve oluşturulmasını gerektiren diğer uygulamalar için ideal hale getirir.
Kullanılabilirlik ve uygulamalar
Microsoft, Phi-4-multimodal ve Phi-4-mini'yi geliştiricilerin kullanımına sundu Azure AI Foundry, Hugging Face ve NVIDIA API Kataloğu. Bu, bu platformlara erişimi olan herhangi bir şirket veya kullanıcının modeli denemeye ve farklı senaryolarda uygulamaya başlayabileceği anlamına geliyor.
Çok modlu yaklaşımı göz önüne alındığında, Phi-4 Şu sektörlere yöneliktir::
- Makine çevirisi ve gerçek zamanlı altyazı.
- İşletmeler için belge tanıma ve analizi.
- Akıllı asistanlara sahip mobil uygulamalar.
- Yapay zeka tabanlı öğretimi geliştirmeye yönelik eğitim modelleri.
Microsoft bir Verimlilik ve ölçeklenebilirliğe odaklanarak bu modellerle ilgili ilginç bir değişiklik. Küçük dil modelleri (SLM) alanında artan rekabetle birlikte, Phi-4-multimodal, daha büyük modellere uygulanabilir bir alternatif olarak sunulmaktadırperformans ve işleme kapasitesi arasında bir denge sunan daha az güçlü cihazlarda bile erişilebilir.
Ben "inek" merakını mesleğe dönüştürmüş bir teknoloji tutkunuyum. Hayatımın 10 yıldan fazlasını en son teknolojiyi kullanarak ve sırf merakımdan dolayı her türlü programı kurcalayarak geçirdim. Artık bilgisayar teknolojisi ve video oyunları konusunda uzmanlaştım. Bunun nedeni, 5 yılı aşkın bir süredir teknoloji ve video oyunlarıyla ilgili çeşitli web sitelerinde yazılar yazıyor olmam ve ihtiyacınız olan bilgileri herkesin anlayabileceği bir dilde size vermeye çalışan makaleler oluşturmamdır.
Sorularınız varsa bilgim Windows işletim sistemi ve cep telefonları için Android ile ilgili her şeyi kapsar. Ve size olan bağlılığımdır, her zaman birkaç dakikamı ayırmaya ve bu internet dünyasında aklınıza gelebilecek her türlü soruyu çözmenize yardımcı olmaya hazırım.