PHI-4 vs GPT-4O-Mini Face-Off

Kebangkitan Model Bahasa Besar (LLMS) pada mulanya memikat dunia dengan skala dan keupayaan mereka yang mengagumkan. Walau bagaimanapun, model bahasa yang lebih kecil dan lebih cekap (SLMs) dengan cepat membuktikan saiz itu bukan semuanya. SLM yang padat dan mengejutkan ini mengambil peringkat tengah pada tahun 2025, dan dua pesaing utama adalah PHI-4 dan GPT-4O-Mini. Perbandingan ini, berdasarkan empat tugas utama, meneroka kekuatan dan kelemahan relatif mereka.

Jadual Kandungan

• phi-4 vs gpt-4o-mini: rupa cepat
• perbezaan seni bina dan kaedah latihan
• perbandingan prestasi penanda aras
• Perbandingan terperinci
Contoh kod: PHI-4 dan GPT-4O-MINI
Tugas 1: Ujian Penalaran
tugas 2: cabaran pengekodan
tugas 3: prompt penulisan kreatif
tugas 4: ringkasan teks
Ringkasan Hasil
Kesimpulan
Soalan Lazim

phi-4 vs gpt-4o-mini: rupa cepat

PHI-4, penciptaan Microsoft Research, mengutamakan tugas berasaskan pemikiran, menggunakan data sintetik yang dihasilkan melalui kaedah inovatif. Pendekatan ini meningkatkan kehebatannya dalam bidang STEM dan menyelaraskan latihan untuk penanda aras penalaran.

GPT-4O-Mini, yang dibangunkan oleh OpenAI, mewakili peristiwa penting dalam LLM multimodal. Ia memanfaatkan pembelajaran tetulang dari maklum balas manusia (RLHF) untuk memperbaiki prestasinya merentasi pelbagai tugas, mencapai hasil yang mengagumkan pada pelbagai peperiksaan dan penanda aras berbilang bahasa.

Perbezaan seni bina dan kaedah latihan

phi-4: Pengoptimuman penalaran Dibina di atas keluarga model PHI, PHI-4 menggunakan seni bina pengubah decoder sahaja dengan 14 bilion parameter. Pusat pendekatan yang unik pada penjanaan data sintetik menggunakan teknik seperti ejen multi-agen dan revisi diri. Latihan menekankan kualiti ke atas skala semata -mata, menggabungkan pengoptimuman keutamaan langsung (DPO) untuk penghalusan output. Ciri -ciri utama termasuk dominasi data sintetik dan panjang konteks lanjutan (sehingga token 16k).

gpt-4o-mini: skalabiliti multimodal

GPT-4O-MINI, ahli siri GPT OpenAI, adalah model berasaskan pengubah yang terlatih pada campuran data yang tersedia dan dilesenkan secara terbuka. Pembezaan utamanya ialah keupayaan multimodalnya, mengendalikan kedua -dua teks dan input imej. Pendekatan skala Openai memastikan pengoptimuman yang konsisten merentasi saiz model yang berbeza. Ciri -ciri utama termasuk RLHF untuk faktual yang lebih baik dan metodologi skala yang boleh diramalkan. Untuk maklumat lanjut, lawati Openai.

Perbandingan prestasi penanda aras

phi-4: pengkhususan batang dan penalaran

PHI-4 menunjukkan prestasi luar biasa pada penanda aras penalaran, sering mengatasi model yang lebih besar. Tumpuannya pada data batang sintetik menghasilkan hasil yang luar biasa:

• GPQA (STEM STEM STEM Q & A): dengan ketara melampaui GPT-4O-Mini.
• Benchmark matematik: mencapai skor tinggi, menonjolkan keupayaan penalaran berstrukturnya.
• ujian pencemaran-bukti: Menunjukkan generalisasi yang teguh menggunakan tanda aras seperti ujian matematik AMC-10/12 November 2024.

gpt-4o-mini: kepakaran domain yang luas

GPT-4O-Mini mempamerkan kepelbagaian, mencapai prestasi peringkat manusia merentasi pelbagai ujian profesional dan akademik:

• peperiksaan: Menunjukkan prestasi peringkat manusia pada banyak peperiksaan profesional dan akademik.
• mmlu (pemahaman bahasa multitask besar-besaran): mengatasi model-model sebelumnya merentasi pelbagai subjek, termasuk bahasa bukan bahasa Inggeris.

Perbandingan terperinci

PHI-4 mengkhususkan diri dalam batang dan penalaran, memanfaatkan data sintetik untuk prestasi unggul. GPT-4O-MINI menawarkan skillet seimbang di seluruh tanda aras tradisional, cemerlang dalam keupayaan berbilang bahasa dan peperiksaan profesional. Ini menonjolkan falsafah reka bentuk yang berbeza-phi-4 untuk penguasaan domain, GPT-4O-Mini untuk kecekapan umum.

Contoh Kod Contoh: PHI-4 dan GPT-4O-MINI

(Nota: Contoh kod di bawah adalah perwakilan yang dipermudahkan dan mungkin memerlukan pelarasan berdasarkan persekitaran khusus dan kekunci API.)

phi-4

# 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'])

gpt-4o-mini

(bahagian berikut yang memperincikan tugas 1-4 dan analisis mereka akan diikuti di sini, mencerminkan struktur dan kandungan input asal tetapi dengan penyesuaian ungkapan kecil untuk aliran dan kesimpulan yang lebih baik. Ringkasan Hasil

!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)

(bahagian ini akan mengandungi jadual yang meringkaskan prestasi setiap model di empat tugas.)

Kesimpulan

Kedua-dua PHI-4 dan GPT-4O-MINI mewakili kemajuan yang ketara dalam teknologi SLM. Pengkhususan PHI-4 dalam tugas dan tugas STEM menjadikannya sesuai untuk aplikasi teknikal tertentu, manakala keupayaan dan keupayaan multimodal GPT-4O-Mini memenuhi pelbagai kegunaan yang lebih luas. Pilihan optimum bergantung sepenuhnya kepada keperluan khusus pengguna dan sifat tugas di tangan.

Soalan Lazim (bahagian ini akan termasuk jawapan kepada soalan umum mengenai kedua -dua model.)

Atas ialah kandungan terperinci PHI-4 vs GPT-4O-Mini Face-Off. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!