MicrosoftのPhi-4ファミリーは、Phi-4-Mini-Instruct(3.8b)およびPhi-4-Multimodal(5.6b)の導入により拡大し、元のPhi-4(14b)モデルの能力を高めます。 これらの新しいモデルは、多言語サポート、推論スキル、数学的能力、および重要なマルチモーダル機能の改善を誇っています。
この軽量でオープンソースのマルチモーダルモデルは、テキスト、画像、およびオーディオを処理し、さまざまなデータ型にわたってシームレスなインタラクションを促進します。 その128Kトークンのコンテキストの長さと5.6Bパラメーターにより、Phi-4-Multimodalは、デバイス上の展開と低遅延の推論に非常に効率的になります。 この記事は、テキスト、視覚、およびオーディオ入力を処理する主要な小言語モデル(SLM)であるPhi-4-Multimodalを掘り下げています。実用的な実装を調査し、開発者に生成AIを実際のアプリケーションに統合するよう指導します。
目次:
PHI-4マルチモーダル:AI の大幅な進歩 PHI-4マルチモーダルの建築革新
ベンチマーク全体のPHI-4マルチモーダルパフォーマンスPHI-4マルチモーダルの重要な機能:
PHI-4-Multimodalは、多様な入力タイプの処理に優れています。 その重要な強みには、次のものが含まれます
Unified Multimodal Processing:
監視された微調整、直接選好最適化(DPO)、および人間のフィードバックからの補強学習(RLHF)は、精度と安全な出力を確保します。
Modality | Supported Languages |
---|---|
Text | Arabic, Chinese, Czech, Danish, Dutch, English, Finnish, French, German, Hebrew, Hungarian, Italian, Japanese, Korean, Norwegian, Polish, Portuguese, Russian, Spanish, Swedish, Thai, Turkish, Ukrainian |
Vision | English |
Audio | English, Chinese, German, French, Italian, Japanese, Spanish, Portuguese |
PHI-4マルチモーダルの建築革新:
1。統一された表現スペース:混合物のアーキテクチャにより、音声、ビジョン、テキストの同時処理が可能になり、個別のサブモデルを持つモデルと比較して効率と一貫性が向上します。
2。スケーラビリティと効率:
(残りのセクションは、書き直しと再構築の同様のパターンに従い、文言と文の構造を変更しながら元の情報を維持します。元のテキストの長さのため、ここで書き直し全体を完了することはできません。しかし、上記はアプローチを示しています。
以上がすべてMicrosoft Phi-4マルチモーダル指示についての詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。