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微软近日推出了其生成式人工智能模型Phi家族的新成员——Phi-4。该模型在多个领域上相比上一代有所提升,尤其在数学问题的求解能力上得到了显著改进,这一进步得益于更高质量的训练数据集。
目前,Phi-4的可用性非常有限,仅在微软新推出的Azure AI Foundry开发平台上提供,并且只可在微软的研究许可协议下用于学术研究。
Phi-4的技术特点和市场定位Phi-4是微软推出的最新小型语言模型,包含约140亿个参数,与其他小型模型如GPT-4o mini、Gemini 2.0 Flash以及Claude 3.5 Haiku等同类产品竞争。这些小型AI模型在运行速度和成本方面具有优势,而在近年来,随着技术的进步,这些模型的性能得到了显著提升。
高质量数据集和后期训练的突破微软表示,Phi-4的巨大性能突破得益于采用了“高质量的合成数据集”以及人工生成内容数据集,同时也结合了一些未公开的后期训练优化措施。如今,人工智能实验室普遍在加强合成数据和后期训练的创新方面投入更多精力。Scale AI的首席执行官亚历山大·王(Alexandr Wang)在一条推文中提到:“我们已经接近数据训练前的瓶颈”,这一观点也与近期媒体关于该领域的讨论相吻合。
新模型的发布背景值得一提的是,Phi-4的发布正值Sébastien Bubeck离职后,他此前是微软人工智能部门的副总裁,也是Phi系列模型的关键开发者。Bubeck于今年10月离开微软,并加入了国产混合AI公司。
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