Microsoft Phi-4 Multimodal: AI, який розуміє голос, зображення та текст

Microsoft зробила крок вперед у світі мовних моделей із мультимодальним Phi-4, його найновіший і найдосконаліший штучний інтелект, здатний одночасно обробляти текст, зображення та голос. Ця модель, разом з Phi-4-mini, представляє a Еволюція місткості малих моделей (SLM), що забезпечує ефективність і точність без потреби у величезній кількості параметрів.

Поява Phi-4-multimodal є не лише технологічним удосконаленням для Microsoft, але також Він безпосередньо конкурує з більшими моделями, такими як від Google і Anthropic. Його оптимізована архітектура та розширені можливості міркування роблять це привабливий варіант для багатьох застосувань, від машинного перекладу до розпізнавання зображень і голосу.

Що таке Phi-4-multimodal і як це працює?

Phi-4-multimodal — це модель ШІ, розроблена Microsoft, яка може одночасно обробляти текст, зображення та голос. На відміну від традиційних моделей, які працюють з єдиною модальністю, цей штучний інтелект об’єднує різні джерела інформації в єдиний простір представлення завдяки використанню методів перехресного навчання.

Модель побудована на архітектурі 5.600 мільярдів параметрів, використовуючи техніку, відому як LoRAs (Low-Rank Adaptations), для об’єднання різних типів даних. Це забезпечує більшу точність обробки мови та глибшу інтерпретацію контексту.

Основні можливості та переваги

Phi-4-multimodal особливо ефективний у кількох ключових завданнях, які потребують високого рівня штучного інтелекту:

• Розпізнавання мови: Він перевершує спеціалізовані моделі, такі як WhisperV3, у тестах транскрипції та машинного перекладу.
• Обробка зображення: Він здатний інтерпретувати документи, графіку та виконувати OCR з високою точністю.
• Висновок із низькою затримкою: Це дозволяє працювати на мобільних і малопотужних пристроях без втрати продуктивності.
• Повна інтеграція між модальностями: Їхня здатність розуміти текст, мову та зображення разом покращує їхні контекстуальні міркування.

Порівняння з іншими моделями

З точки зору продуктивності, Phi-4-multimodal виявився рівним більшим моделям. Порівняно з Gemini-2-Flash-lite та Claude-3.5-Sonnet, досягає подібних результатів у мультимодальних завданнях, зберігаючи при цьому чудову ефективність завдяки своїй компактній конструкції.

Проте, містить певні обмеження щодо голосових запитань і відповідей, де такі моделі, як GPT-4o та Gemini-2.0-Flash, мають перевагу. Це пояснюється меншим розміром моделі, що впливає на збереження фактичних знань. Microsoft зазначила, що працює над покращенням цієї можливості в наступних версіях.

Phi-4-mini: молодший брат Phi-4-multimodal

Разом із Phi-4-multimodal Microsoft також запустила Фі-4-міні, варіант, оптимізований для конкретних текстових завдань. Ця модель створена для пропозиції висока ефективність обробки природної мови, що робить його ідеальним для чат-ботів, віртуальних помічників та інших програм, які потребують точного розуміння та генерації тексту.

Наявність і застосування

Корпорація Майкрософт зробила Phi-4-multimodal і Phi-4-mini доступними для розробників Azure AI Foundry, Hugging Face і каталог NVIDIA API. Це означає, що будь-яка компанія або користувач, який має доступ до цих платформ, може почати експериментувати з моделлю та застосовувати її в різних сценаріях.

Враховуючи мультимодальний підхід, Phi-4 є Націлені на такі сектори, як:

• Машинний переклад і субтитри в реальному часі.
• Розпізнавання та аналіз документів для бізнесу.
• Мобільні додатки з розумними помічниками.
• Освітні моделі для вдосконалення навчання на основі ШІ.

Microsoft надала a цікавий поворот із цими моделями, зосереджуючись на ефективності та масштабованості. Із зростанням конкуренції в області малих мовних моделей (SLM), Phi-4-multimodal представлено як життєздатна альтернатива більшим моделям, що забезпечує баланс між продуктивністю та потужністю обробки доступна навіть на менш потужних пристроях.