PHI-4対GPT-4O-MINI対決

大規模な言語モデル（LLMS）の台頭は、当初、印象的なスケールと能力で世界を魅了しました。 ただし、より小さく、より効率的な言語モデル（SLM）は、そのサイズがすべてではないことをすぐに証明しています。 これらのコンパクトで驚くほど強力なSLMが2025年にセンターステージを獲得しており、2つの主要な候補者はPHI-4とGPT-4O-MINIです。 この比較は、4つの重要なタスクに基づいて、相対的な長所と短所を調査します。

目次

PHI-4対GPT-4O-MINI：クイックルック
アーキテクチャの違いとトレーニング方法
ベンチマークパフォーマンスの比較
詳細な比較
コードの例：PHI-4およびGPT-4O-MINI
タスク1：推論テスト
タスク2：コーディングチャレンジ
タスク3：クリエイティブライティングプロンプト
タスク4：テキスト要約
結果の要約
結論
よくある質問

PHI-4対GPT-4O-MINI：クイックルック Microsoft Researchの作成であるPHI-4は、革新的な方法で生成された合成データを利用して、推論ベースのタスクを優先します。このアプローチは、STEMフィールドでの能力を高め、推論のためのトレーニングを合理化します。 Openaiによって開発された

GPT-4O-MINIは、マルチモーダルLLMSのマイルストーンを表しています。 人間のフィードバック（RLHF）からの補強学習を活用して、さまざまなタスク全体でパフォーマンスを改善し、さまざまな試験や多言語ベンチマークで印象的な結果を達成しています。

アーキテクチャの違いとトレーニング方法

PHI-4：推論最適化

PHIモデルファミリーに基づいて構築されたPHI-4は、140億パラメーターを備えたデコーダーのみの変圧器アーキテクチャを採用しています。 そのユニークなアプローチは、マルチエージェントのプロンプトや自己リビジョンなどの手法を使用して、合成データ生成に集中しています。 トレーニングは、出力の洗練のための直接選好最適化（DPO）を組み込んだ、純粋なスケールよりも品質を強調しています。 主な機能には、合成データの優位性と拡張コンテキストの長さ（最大16Kトークン）が含まれます。

gpt-4o-mini：マルチモーダルスケーラビリティ

OpenAIのGPTシリーズのメンバーである

GPT-4O-MINIは、公開されているデータとライセンスされたデータの組み合わせで事前に訓練された変圧器ベースのモデルです。その重要な差別化要因は、マルチモーダル機能であり、テキストと画像入力の両方を処理します。 OpenAIのスケーリングアプローチにより、さまざまなモデルサイズにわたって一貫した最適化が保証されます。 主な機能には、事実性の向上と予測可能なスケーリング方法のためのRLHFが含まれます。 詳細については、Openaiをご覧ください。

ベンチマークパフォーマンスの比較

PHI-4：STEMおよび推論の専門化

PHI-4は、ベンチマークの推論に関する例外的なパフォーマンスを示し、頻繁に大きなモデルを上回ります。合成STEMデータに焦点を当てると、顕著な結果が得られます

• GPQA（大学院レベルのSTEM Q＆A）： gpt-4o-mini。
• 数学ベンチマーク：高得点を達成し、構造化された推論能力を強調しています。
• 汚染防止テスト：2024年11月のAMC-10/12の数学テストのようなベンチマークを使用した堅牢な一般化を示します。

gpt-4o-mini：幅広いドメインの専門知識

GPT-4O-MINIは汎用性を紹介し、さまざまな専門的および学術的なテストで人間レベルのパフォーマンスを達成しています：

試験：
• 多くの専門的および学術試験で人間レベルのパフォーマンスを実証します。 mmlu（大規模なマルチタスク言語の理解）：
英語以外の言語を含む多様な主題で以前のモデルよりも優れています。
• 詳細な比較

PHI-4は、STEMと推論を専門としており、優れた性能のために合成データを活用しています。 GPT-4O-MINIは、多言語の機能と専門的な試験に優れている、従来のベンチマーク全体でバランスの取れたスキルセットを提供します。 これは、対照的なデザインの哲学、ドメインマスタリーのPHI-4、一般的な習熟度のためのGPT-4O-MINIを強調しています。

コードの例：PHI-4およびGPT-4O-MINI （注：以下のコードの例は簡素化された表現であり、特定の環境とAPIキーに基づいて調整が必要になる場合があります。）

phi-4

gpt-4o-mini

# Install necessary libraries (if not already installed)
!pip install transformers torch huggingface_hub accelerate

from huggingface_hub import login
from IPython.display import Markdown

# Log in using your Hugging Face token
login(token="your_token")

import transformers

# Load the Phi-4 model
phi_pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model="microsoft/phi-4",
    model_kwargs={"torch_dtype": "auto"},
    device_map="auto",
)

# Example prompt and generation
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"},
]
outputs = phi_pipeline(messages, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]['generated_text'][0]['content'])

（タスク1-4とそれらの分析を詳細に説明する次のセクションは、元の入力の構造と内容を反映していますが、長さの制約を改善するためのマイナーなフレージング調整を行います。これらのセクションを省略しました。

!pip install openai

from getpass import getpass
OPENAI_KEY = getpass('Enter Open AI API Key: ')
import openai
from IPython.display import Markdown

openai.api_key = OPENAI_KEY

def get_completion(prompt, model="gpt-4o-mini"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0.0,
    )
    return response.choices[0].message.content

prompt = "What is the meaning of life?"
response = get_completion(prompt)
print(response)

結果の概要

（このセクションには、4つのタスクにわたる各モデルのパフォーマンスを要約するテーブルが含まれています。）

結論

PHI-4とGPT-4O-MINIの両方が、SLMテクノロジーの重要な進歩を表しています。 PHI-4の推論およびSTEMタスクの専門化により、特定の技術的アプリケーションに最適ですが、GPT-4o-Miniの汎用性とマルチモーダル機能は、より広範な用途に対応しています。 最適な選択は、ユーザーの特定のニーズと目前のタスクの性質に完全に依存します。

よくある質問（このセクションには、2つのモデルに関する一般的な質問への回答が含まれます。）

以上がPHI-4対GPT-4O-MINI対決の詳細内容です。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。