- Microsoft bir vaqtning o'zida ovoz, tasvir va matnni qayta ishlaydigan AI modelini Phi-4-multimodalni ishga tushirdi.
- 5.600 milliard parametr bilan u ovoz va ko‘rishni aniqlashda kattaroq modellardan ustun turadi.
- Phi-4-mini, faqat matnni qayta ishlash vazifalariga qaratilgan versiyani o'z ichiga oladi.
- Biznes va taʼlim sohasida turli ilovalar bilan Azure AI Foundry, Hugging Face va NVIDIA’da mavjud.
Microsoft multimodal Phi-4 bilan til modellari dunyosida oldinga qadam tashladi, uning so'nggi va eng ilg'or sun'iy intellekti bir vaqtning o'zida matn, tasvir va ovozni qayta ishlashga qodir. Ushbu model Phi-4-mini bilan birgalikda a ni ifodalaydi Kichik modellarning imkoniyatlaridagi evolyutsiya (SLM), katta miqdordagi parametrlarga ehtiyoj sezmasdan samaradorlik va aniqlikni taklif qiladi.
Phi-4-multimodalning paydo bo'lishi nafaqat Microsoft uchun texnologik yaxshilanish, balki U Google va Anthropic kabi yirikroq modellar bilan bevosita raqobatlashadi. Uning optimallashtirilgan arxitekturasi va ilg'or fikrlash qobiliyatlari buni amalga oshiradi bir nechta ilovalar uchun jozibador variant, mashina tarjimasidan tasvir va ovozni aniqlashga qadar.
Phi-4-multimodal nima va u qanday ishlaydi?
Phi-4-multimodal - bu Microsoft tomonidan ishlab chiqilgan AI modeli bo'lib, u bir vaqtning o'zida matn, tasvir va ovozni qayta ishlay oladi.. Yagona modallik bilan ishlaydigan anʼanaviy modellardan farqli oʻlaroq, bu sunʼiy intellekt oʻzaro oʻrganish usullaridan foydalanish tufayli turli axborot manbalarini yagona vakillik maydoniga birlashtiradi.
Model arxitektura asosida qurilgan 5.600 milliard parametr, har xil turdagi ma'lumotlarni birlashtirish uchun LoRAs (Past-Rank Adaptations) deb nomlanuvchi texnikadan foydalanish. Bu tilni qayta ishlashda ko'proq aniqlik va kontekstni chuqurroq talqin qilish imkonini beradi.
Asosiy imkoniyatlar va imtiyozlar
Phi-4-multimodal yuqori darajadagi sun'iy intellektni talab qiladigan bir nechta asosiy vazifalarni bajarishda ayniqsa samarali:
- Ovozni aniqlash: U WhisperV3 kabi ixtisoslashtirilgan modellarni transkripsiya va mashina tarjimasi testlarida ortda qoldiradi.
- Tasvirni qayta ishlash: Hujjatlarni, grafiklarni talqin qilish va OCRni katta aniqlik bilan bajarishga qodir.
- Past kechikish haqida xulosa: Bu uning mobil va kam quvvatli qurilmalarda ishlash qobiliyatini yo'qotmasdan ishlashiga imkon beradi.
- Moddalar o'rtasida uzluksiz integratsiya: Ularning matn, nutq va tasvirlarni birgalikda tushunish qobiliyati kontekstli fikrlashni yaxshilaydi.
Boshqa modellar bilan taqqoslash
Ishlash nuqtai nazaridan Phi-4-multimodal kattaroq modellar bilan teng ekanligini isbotladi. Gemini-2-Flash-lite va Claude-3.5-Sonnet bilan solishtirganda, ixcham dizayni tufayli yuqori samaradorlikni saqlab, multimodal vazifalarda shunga o'xshash natijalarga erishadi.
Biroq, ovozli savollar va javoblarda ma'lum cheklovlarni taqdim etadi, bu erda GPT-4o va Gemini-2.0-Flash kabi modellar afzalliklarga ega. Bu uning kichikroq model hajmi bilan bog'liq, bu faktik bilimlarni saqlashga ta'sir qiladi. Microsoft kelajakdagi versiyalarda ushbu imkoniyatni yaxshilash ustida ishlayotganini ta'kidladi.
Phi-4-mini: Phi-4-multimodalning kichik ukasi
Phi-4-multimodal bilan bir qatorda Microsoft ham ishga tushirildi Phi-4-mini, muayyan matnga asoslangan vazifalar uchun optimallashtirilgan variant. Ushbu model taklif qilish uchun mo'ljallangan tabiiy tilni qayta ishlashda yuqori samaradorlik, bu chatbotlar, virtual yordamchilar va matnni aniq tushunish va yaratishni talab qiladigan boshqa ilovalar uchun ideal qiladi.
Mavjudligi va ilovalari
Microsoft Phi-4-multimodal va Phi-4-mini orqali ishlab chiquvchilarga taqdim etdi Azure AI Foundry, Hugging Face va NVIDIA API katalogi. Bu shuni anglatadiki, ushbu platformalarga kirish huquqiga ega bo'lgan har qanday kompaniya yoki foydalanuvchi model bilan tajriba o'tkazishni va uni turli stsenariylarda qo'llashni boshlashi mumkin.
Uning multimodal yondashuvini hisobga olgan holda, Phi-4 kabi tarmoqlarga qaratilgan:
- Mashina tarjimasi va real vaqtda subtitrlash.
- Korxonalar uchun hujjatlarni aniqlash va tahlil qilish.
- Aqlli yordamchilar bilan mobil ilovalar.
- AIga asoslangan o'qitishni yaxshilash uchun ta'lim modellari.
Microsoft bergan samaradorlik va miqyoslilikka e'tibor qaratib, ushbu modellar bilan qiziqarli burilish. Kichik til modellari (SLM) sohasida raqobat kuchayishi bilan, Phi-4-multimodal kattaroq modellarga munosib alternativ sifatida taqdim etilgan, ishlash va qayta ishlash imkoniyatlari o'rtasidagi muvozanatni taklif qiladi unchalik kuchli bo'lmagan qurilmalarda ham foydalanish mumkin.
Men o'zining "geek" qiziqishlarini kasbga aylantirgan texnologiya ishqiboziman. Men hayotimning 10 yildan ko'prog'ini ilg'or texnologiyalardan foydalanish va qiziquvchanlik tufayli har xil dasturlar bilan shug'ullanishga sarfladim. Hozir men kompyuter texnologiyalari va video o'yinlarga ixtisoslashganman. Buning sababi, 5 yildan ortiq vaqt davomida men texnologiya va video o'yinlar bo'yicha turli veb-saytlar uchun yozaman, sizga kerakli ma'lumotlarni hamma uchun tushunarli tilda berishga intiladigan maqolalar yarataman.
Agar sizda biron bir savol bo'lsa, mening bilimlarim Windows operatsion tizimiga, shuningdek, mobil telefonlar uchun Androidga tegishli. Va mening majburiyatim sizga, men har doim bir necha daqiqa sarflashga va ushbu internet olamidagi barcha savollaringizni hal qilishga yordam berishga tayyorman.