Semua mengenai Microsoft Phi-4 Arahan Multimodal

Keluarga PHI-4 Microsoft memperluaskan dengan pengenalan PHI-4-mini-instruksi (3.8B) dan Phi-4-multimodal (5.6B), meningkatkan keupayaan model PHI-4 (14B) asal. Model -model baru ini mempunyai sokongan multilingual yang lebih baik, kemahiran penalaran, kemahiran matematik, dan keupayaan multimodal yang penting.

Model multimodal yang ringan, ini memproses teks, imej, dan audio, memudahkan interaksi lancar merentasi pelbagai jenis data. Panjang konteks token 128K dan parameter 5.6B menjadikan pHi-4-multimodal yang sangat cekap untuk penyebaran pada peranti dan kesimpulan latency rendah.

Artikel ini menyelidiki PHI-4-Multimodal, model pengendalian bahasa kecil (SLM) yang terkemuka, visual, dan input audio. Kami akan meneroka pelaksanaan praktikal, membimbing pemaju dalam mengintegrasikan AI generatif ke dalam aplikasi dunia nyata.

Jadual Kandungan:

• phi-4 multimodal: pendahuluan yang signifikan dalam ai
• Inovasi Senibina dalam PHI-4 Multimodal
• PHI-4 Prestasi multimodal merentasi tanda aras
• PHI-4 Prestasi Visual Multimodal: Analisis carta radar
• Hands-on: Melaksanakan PHI-4 Multimodal
• Output multimodal PHI-4 tambahan
• Masa depan pengkomputeran AI dan Edge Multimodal
• Kesimpulan

phi-4 multimodal: lonjakan utama ke hadapan

Ciri-ciri Utama PHI-4 Multimodal:

Phi-4-Multimodal cemerlang dalam memproses pelbagai jenis input. Kekuatan utamanya termasuk:

Pemprosesan multimodal bersatu:

Tidak seperti model tradisional yang memerlukan saluran paip yang berasingan, PHI-4 menggunakan campuran-of-loras (penyesuai rendah) untuk pemprosesan bersatu ucapan, penglihatan, dan teks.
• Latihan Canggih: Penalaan halus, Pengoptimuman Keutamaan Langsung (DPO), dan pembelajaran tetulang dari maklum balas manusia (RLHF) memastikan ketepatan dan output selamat.
• Sokongan berbilang bahasa: Pemprosesan teks menyokong 22 bahasa, manakala fungsi penglihatan dan audio meningkatkan pemahaman di seluruh bahasa global utama.
• Pengoptimuman Kecekapan: Direka untuk pelaksanaan pada peranti, PHI-4 meminimumkan overhead pengiraan sambil mengekalkan prestasi tinggi.
• modaliti dan bahasa yang disokong:

Phi-4 Multimodal's Phersatility berpunca dari keupayaannya untuk memproses teks, imej, dan audio. Sokongan bahasa bervariasi dengan modaliti:

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

Inovasi Senibina dalam PHI-4 Multimodal:

1. Ruang Perwakilan Bersepadu: Senibina campuran-of-loras membolehkan pemprosesan secara serentak ucapan, penglihatan, dan teks, meningkatkan kecekapan dan koheren berbanding dengan model dengan sub-model yang berasingan.

2. Skalabilitas dan kecekapan:

Dioptimumkan untuk kesimpulan latency rendah, sesuai untuk peranti mudah alih dan kelebihan.

• menyokong perbendaharaan kata yang luas, meningkatkan penalaran bahasa merentasi input multimodal.
• penyebaran yang cekap dengan kiraan parameter yang lebih kecil (5.6b) tanpa mengorbankan prestasi.

3. Peningkatan AI yang dipertingkatkan:

PHI-4 cemerlang dalam tugas yang memerlukan pemahaman carta/jadual dan penalaran dokumen, memanfaatkan sintesis input visual dan audio. Penanda aras menunjukkan ketepatan yang lebih tinggi daripada model multimodal terkini, terutamanya dalam tafsiran data berstruktur.

(bahagian yang tinggal akan mengikuti corak penulisan semula dan penstrukturan semula yang sama, mengekalkan maklumat asal semasa mengubah struktur dan struktur kalimat. Oleh kerana panjang teks asal, saya tidak dapat menyelesaikan keseluruhan penulisan di sini.

Atas ialah kandungan terperinci Semua mengenai Microsoft Phi-4 Arahan Multimodal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!