Microsoft AI представила Phi-4: новый малый языковой модель с 14 миллиардами параметров для сложного мышления.

Введение в Phi-4

Большие языковые модели достигли значительных успехов в понимании естественного языка и решении сложных задач. Однако их высокая стоимость вычислений и зависимость от больших наборов данных создают проблемы. Многие из этих наборов данных не обладают разнообразием и глубиной, необходимыми для сложного мышления. Это подчеркивает необходимость в меньших, более эффективных моделях, которые могут решать сложные задачи без потери доступности и надежности.

Решение от Microsoft Research

Microsoft Research разработала модель Phi-4 с 14 миллиардами параметров, которая отлично справляется с задачами рассуждения и при этом экономит ресурсы. Phi-4 использует новые подходы в генерации синтетических данных, проектировании учебных курсов и дообучении. Эти инновации позволяют Phi-4 эффективно конкурировать с более крупными моделями, такими как GPT-4 и Llama-3.

Ключевые особенности Phi-4

Генерация синтетических данных: Используются методы, которые способствуют систематическому мышлению.
Дообучение: Тщательный поиск токенов обеспечивает логическую последовательность в выводах.
Увеличенная длина контекста: Длина контекста была увеличена с 4K до 16K токенов, что позволяет лучше справляться с задачами длинного рассуждения.

Результаты и выводы

Phi-4 демонстрирует отличные результаты в задачах, требующих рассуждения. Он стабильно превосходит свою модель-учителя GPT-4o и даже более крупные модели в нескольких тестах:

GPQA: 56.1, против 40.9 у GPT-4o и 49.1 у Llama-3.
MATH: 80.4, что отражает продвинутые способности к решению задач.
HumanEval: 82.6 в тестах программирования.

Эти результаты подчеркивают важность качественных данных и целенаправленных методов обучения.

Заключение

Phi-4 представляет собой эволюцию в дизайне языковых моделей, акцентируя внимание на эффективности и способностях к рассуждению. Подчеркивая важность синтетических данных и передовых методов дообучения, Phi-4 показывает, что меньшие модели могут достигать результатов, сопоставимых с более крупными. Это делает Phi-4 шагом вперед в создании доступных и универсальных инструментов ИИ.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где возможно применение автоматизации.
Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольшого проекта и анализируя результаты.

На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.