Một tuần mới, một mô hình AI mới. Tham gia cùng Rush là Microsoft, ra mắt 3 mẫu mới trong phạm vi của Ph-4. Chúng bao gồm lý luận PHI-4, cộng lý Phi-4 và lý luận Phi-4-Mini.

Ngoài việc thể hiện cam kết của họ đối với các kế hoạch đặt tên kỳ lạ được tìm thấy trong thế giới AI, những cái tên này còn cho đi loại mô hình AI.

Các mô hình lý luận đã trở thành tất cả các cơn thịnh nộ gần đây. Chúng được đào tạo cụ thể để vượt ra ngoài câu trả lời đơn giản hoặc tạo hình ảnh, tham gia vào một cách tiếp cận hợp lý hơn để nhắc nhở. Đây thường được trang bị tốt hơn cho việc kiểm tra thực tế và các vấn đề phức tạp.

Phạm vi lý luận của Phi được xây dựng dựa trên gia đình mô hình nhỏ của Microsoft-một dự án được bắt đầu bởi Microsoft khoảng một năm trước.

Microsoft tuyên bố rằng cộng lý Phi-4 tiếp cận hiệu suất của Deepseek R1

Mục đích ở đây là xây dựng các mô hình ngôn ngữ nhỏ, ưu tiên hiệu quả và chi phí thấp. Những điều này khác với các mô hình ngôn ngữ lớn, nơi chúng được cung cấp một lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng hoàn thành hầu hết các nhiệm vụ với chi tiết to lớn, nhưng làm như vậy với chi phí cao.

Điều này hoàn toàn riêng biệt với Microsoft Copilot và Copilot 365-các mẫu AI nổi tiếng của thương hiệu phục vụ cả các nhiệm vụ của người tiêu dùng và công việc.

Mặc dù Copilot là AI Microsoft được biết đến nhiều nhất, Phi-4 là thông minh nhất của nó (Tín dụng hình ảnh: Microsoft)

Thay vào đó, các mô hình mới của Microsoft tập trung vào các tác vụ cụ thể hơn, ưu tiên các bộ dữ liệu chất lượng cao và lịch trình đào tạo cụ thể hơn để đạt được hiệu suất cao ở quy mô nhỏ hơn.

Lý do PHI-4 là mô hình tham số 14 tỷ (tham số đề cập đến số lượng mô hình biết bao nhiêu; số lượng càng cao, thường thì nó càng biết nhiều). Nó được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu web chất lượng cao và được sử dụng tốt nhất cho các ứng dụng toán học, khoa học và mã hóa.

Phi 4 hợp lý được đào tạo trên một bộ dữ liệu tương tự, nhưng nó đã được đào tạo để nỗ lực nhiều hơn để đạt được độ chính xác tốt hơn cho các nhiệm vụ cụ thể. Microsoft tuyên bố rằng cộng lý Phi-PLUS tiếp cận hiệu suất của Deepseek R1, mặc dù nó có tham số lớn hơn nhiều là 671 tỷ.

Tôi có thể làm gì với các mô hình lý luận của Phi?

(Tín dụng hình ảnh: Hình ảnh Getty)

Tất cả các mô hình này, cùng với các báo cáo kỹ thuật của họ, có sẵn trên trang web phát triển AI Face.

Tuy nhiên, đối với hầu hết mọi người, Phi-4 sẽ không phải là mô hình mà bạn sẽ sử dụng. Những loại mô hình này được thiết kế cho các mục đích tiên tiến hơn, chẳng hạn như nghiên cứu, mã hóa và nghiên cứu khoa học.

Bằng cách xây dựng một mô hình nhỏ hơn và giá cả phải chăng hơn để điều hành, Microsoft đang tham gia Deepseek và Alibaba, tập trung vào việc làm cho loại công nghệ này có giá cả phải chăng hơn so với các tùy chọn như các mẫu O3 của Openai.

Khu vực AI này đang tiến lên nhanh chóng, thấy các mô hình đảm nhận các nhiệm vụ phức tạp hơn với ít năng lượng hơn, cửa sổ đào tạo ngắn hơn và giao diện người dùng dễ tiếp cận hơn để nhiều người tham gia hơn.

Thêm từ hướng dẫn của Tom

Có liên quan

Khám phá thêm từ Phụ Kiện Đỉnh

Đăng ký để nhận các bài đăng mới nhất được gửi đến email của bạn.

Sign up for Newsletter

Review sản phẩm

Microsoft vừa tiết lộ các mô hình AI của Ph-4 mới-Đây là lý do tại sao chúng là một vấn đề lớn

Webmaster

Sign up for Newsletter

Webmaster

Nhận tin khuyến mãi

Đăng nhập

Khám phá thêm từ Phụ Kiện Đỉnh