Phi-4-Reasoning-Plus مایکروسافت: یک نیروگاه کوچک

معماری و آموزش مدل

Phi-4-reasoning-plus یک مدل رمزگشای متراکم فقط ترنسفورمر با 14 میلیارد پارامتر است. برخلاف بسیاری از مدل‌ها که اندازه بزرگ را در اولویت قرار می‌دهند، Phi-4-reasoning-plus بر کیفیت داده‌های آموزشی و پیچیدگی روش‌های آموزش خود تأکید دارد. این مدل با استفاده از 16 میلیارد توکن آموزش داده شده است که تقریباً 8.3 میلیارد توکن آن منحصر به فرد بوده و از ترکیبی از مجموعه داده‌های مصنوعی و منابع مبتنی بر وب که با دقت انتخاب شده‌اند، تهیه شده است.

یکی از جنبه‌های مهم آموزش آن، مرحله یادگیری تقویتی (RL) بود. این مرحله که با استفاده از مجموعه متمرکزی از حدود 6400 مسئله ریاضی محور انجام شد، قدرت استدلال مدل را بیشتر تقویت کرد. این رویکرد هدفمند به مدل اجازه داد تا استراتژی‌های حل مسئله خود را اصلاح کند و دقت خود را در سناریوهای پیچیده بهبود بخشد.

دسترسی متن‌باز و سازگاری

یکی از جذاب‌ترین جنبه‌های Phi-4-reasoning-plus در دسترس بودن آن تحت مجوز مجاز MIT است. این رویکرد متن‌باز، طیف گسترده‌ای از برنامه‌های تجاری و سازمانی را فعال می‌کند. کاربران می‌توانند مدل را بدون مواجهه با موانع محدودکننده مجوز، تنظیم دقیق، تطبیق یا تقطیر کنند.

این مدل همچنین برای ادغام یکپارچه با چارچوب‌های استنتاج محبوب طراحی شده است، از جمله:

• Hugging Face Transformers
• vLLM
• llama.cpp
• Ollama

این سازگاری تضمین می‌کند که توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی Phi-4-reasoning-plus را در گردش‌های کاری و زیرساخت‌های موجود خود ادغام کنند. مایکروسافت همچنین توصیه‌های مفصلی در مورد پارامترهای استنتاج و قالب‌بندی سیستم ارائه می‌کند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا پتانسیل مدل را به حداکثر برسانند.

محک‌های عملکرد

با وجود اندازه نسبتاً متوسط، Phi-4-reasoning-plus عملکرد چشمگیری را نشان می‌دهد و اغلب از مدل‌های بزرگتر وزن باز مانند DeepSeek-R1-Distill-70B در محک‌های مختلف دشوار پیشی می‌گیرد. به عنوان مثال، در آزمون ریاضی AIME 2025، در پاسخ صحیح به هر 30 سؤال به طور متوسط ​​دقت بالاتری در اولین تلاش نسبت به مدل تقطیر 70B پارامتری به دست می‌آورد. قابل توجه است که عملکرد آن به DeepSeek-R1، مدلی به طور قابل توجهی بزرگتر با 671 میلیارد پارامتر، نزدیک می‌شود.

این دستاورد بر اثربخشی استراتژی آموزشی داده محور مایکروسافت و توانایی مدل در استفاده کارآمد از دانش خود تأکید دارد.

استراتژی آموزشی داده محور

موفقیت مایکروسافت با Phi-4-reasoning-plus را می‌توان به استراتژی آموزشی نوآورانه داده محور آن نسبت داد. در طول مرحله تنظیم دقیق تحت نظارت، مدل بر روی ترکیبی با دقت تنظیم شده از ردیابی‌های استدلال زنجیره‌ای فکر مصنوعی و اعلان‌های با کیفیت بالا فیلتر شده آموزش داده شد.

یک نوآوری کلیدی در رویکرد آموزشی، استفاده استراتژیک از خروجی‌های استدلال ساختاریافته بود که با توکن‌های ویژه <think> و </think> مشخص شده بود. این توکن‌ها به عنوان راهنماهای صریح عمل می‌کنند و مدل را تشویق می‌کنند تا مراحل استدلال میانی خود را از پاسخ نهایی جدا کند. این جداسازی هم شفافیت و هم انسجام را در حل مسئله طولانی مدت افزایش می‌دهد و به کاربران امکان می‌دهد تا فرآیند فکری مدل را درک کنند.

یادگیری تقویتی برای افزایش دقت

پس از مرحله تنظیم دقیق، مایکروسافت از یادگیری تقویتی مبتنی بر نتیجه، به طور خاص الگوریتم بهینه‌سازی سیاست نسبی گروهی (GRPO) استفاده کرد تا دقت و کارایی خروجی مدل را بیشتر بهبود بخشد.

تابع پاداش RL به دقت طراحی شده بود تا صحت را با اختصار متعادل کند، تکرار را جریمه کند و قوام قالب‌بندی را اعمال کند. این رویکرد جامع منجر به پاسخ‌های طولانی‌تر و متفکرانه‌تر، به ویژه در مورد سؤالاتی شد که مدل در ابتدا فاقد اطمینان بود. با پاداش دادن به دقت و جریمه کردن پرحرفی، مرحله RL توانایی مدل را برای ارائه پاسخ‌های دقیق و مستدل بهینه کرد.

برنامه‌های کاربردی و موارد استفاده مورد نظر

Phi-4-reasoning-plus به طور ایده‌آل برای برنامه‌هایی مناسب است که از استدلال با کیفیت بالا در محدودیت‌های حافظه یا تأخیر سود می‌برند. این مدل به طور پیش فرض از طول متن 32000 توکن پشتیبانی می‌کند و عملکرد پایداری را در آزمایش‌ها با ورودی‌های حداکثر 64000 توکن نشان داده است.

این مدل برای استفاده در یک محیط شبیه چت طراحی شده است و زمانی که با یک اعلان سیستمی ارائه شود که به طور صریح به آن دستور می‌دهد قبل از ارائه راه حل، مسائل را گام به گام استدلال کند، به طور مطلوب عمل می‌کند. این رویکرد ساختاریافته مدل را تشویق می‌کند تا در یک فرآیند حل مسئله عمدی و روشمند شرکت کند.

ابزار تحقیق و مؤلفه برای سیستم‌های هوش مصنوعی مولد

مایکروسافت Phi-4-reasoning-plus را به عنوان یک ابزار تحقیق ارزشمند و یک مؤلفه کلیدی برای سیستم‌های هوش مصنوعی مولد تصور می‌کند. این مدل به عنوان یک راه حل فوری برای همه وظایف پایین دستی در نظر گرفته نشده است، بلکه به عنوان یک بلوک ساختمانی همه کاره است که می‌تواند در معماری‌های بزرگتر هوش مصنوعی ادغام شود.

به توسعه‌دهندگان اکیداً توصیه می‌شود قبل از استقرار مدل در محیط‌های پرخطر یا تنظیم‌شده، عملکرد، ایمنی و عدالت را به دقت ارزیابی کنند. آزمایش و اعتبارسنجی دقیق برای اطمینان از اینکه مدل به طور قابل اعتماد و اخلاقی در برنامه‌های دنیای واقعی عمل می‌کند، ضروری است.

ارزیابی ایمنی و تیم قرمز

مایکروسافت ارزیابی‌های ایمنی گسترده‌ای از Phi-4-reasoning-plus انجام داده است، از جمله تمرین‌های تیم قرمز توسط تیم قرمز هوش مصنوعی خود و محک زدن با ابزارهایی مانند Toxigen. این ارزیابی‌ها پاسخ‌های مدل را در دسته‌های محتوای حساس ارزیابی می‌کنند و آسیب‌پذیری‌های بالقوه را شناسایی می‌کنند.

این رویکرد فعالانه به ایمنی به کاهش خطرات کمک می‌کند و اطمینان می‌دهد که مدل به طور مسئولانه و اخلاقی استفاده می‌شود. نتایج این ارزیابی‌ها به تلاش‌های مداوم برای بهبود ایمنی و همسویی مدل کمک می‌کند.

دموکراتیزه کردن دسترسی به استدلال پیشرفته

به گفته مایکروسافت، انتشار Phi-4-reasoning-plus نشان می‌دهد که با داده‌ها و تکنیک‌های آموزشی که با دقت انتخاب شده‌اند، مدل‌های کوچک می‌توانند عملکرد استدلالی قوی و دسترسی آزاد و دموکراتیک ارائه دهند. این تعهد به دسترسی آزاد، محققان، توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها در هر اندازه‌ای را قادر می‌سازد تا از قدرت استدلال پیشرفته استفاده کنند.

در دسترس بودن Phi-4-reasoning-plus تحت مجوز MIT موانع ورود را از بین می‌برد و نوآوری را در سراسر چشم‌انداز هوش مصنوعی تقویت می‌کند. مایکروسافت با دموکراتیزه کردن دسترسی به این فناوری، به یک اکوسیستم هوش مصنوعی عادلانه‌تر و فراگیرتر کمک می‌کند.

پیامدهای آن برای ذینفعان سازمانی

انتشار Phi-4-reasoning-plus مایکروسافت فرصت‌های قابل توجهی را برای ذینفعان فنی سازمانی که مدیریت توسعه مدل هوش مصنوعی، هماهنگی یا زیرساخت داده را بر عهده دارند، ارائه می‌دهد. ترکیبی از اندازه فشرده، عملکرد قوی و در دسترس بودن متن‌باز، آن را به گزینه‌ای جذاب برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها تبدیل می‌کند.

مهندسان هوش مصنوعی و مدیران چرخه عمر مدل

برای مهندسان هوش مصنوعی و مدیران چرخه عمر مدل، اندازه پارامتر 14B مدل، همراه با عملکرد محک رقابتی، یک گزینه مناسب برای استدلال با عملکرد بالا بدون نیازهای زیرساختی مدل‌های بسیار بزرگتر معرفی می‌کند. این می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی در استقرار و مدیریت مدل شود.

سازگاری آن با چارچوب‌هایی مانند Hugging Face Transformers، vLLM، llama.cpp و Ollama، انعطاف‌پذیری استقرار را در پشته‌های مختلف سازمانی، از جمله محیط‌های کانتینری و بدون سرور، فراهم می‌کند. این انعطاف‌پذیری به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا Phi-4-reasoning-plus را به طور یکپارچه در زیرساخت و گردش‌های کاری موجود خود ادغام کنند.

تیم‌های استقرار و مقیاس‌بندی

تیم‌های مسئول استقرار و مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است پشتیبانی مدل از متن‌های 32k-توکن (قابل گسترش تا 64k در آزمایش) را به ویژه در موارد استفاده سنگین سند مانند تجزیه و تحلیل حقوقی، QA فنی یا مدل‌سازی مالی مفید بدانند. توانایی پردازش کارآمد اسناد طولانی یک مزیت قابل توجه در این برنامه‌ها است.

ساختار داخلی جداسازی استدلال زنجیره‌ای فکر از پاسخ نهایی نیز می‌تواند ادغام را در رابط‌هایی که تفسیرپذیری یا قابلیت حسابرسی مورد نیاز است، ساده کند. این شفافیت در صنایع و برنامه‌های تنظیم‌شده که درک فرآیند استدلال مدل ضروری است، بسیار مهم است.

تیم‌های هماهنگی هوش مصنوعی

برای تیم‌های هماهنگی هوش مصنوعی، Phi-4-reasoning-plus یک معماری مدل ارائه می‌دهد که می‌تواند راحت‌تر در خطوط لوله با محدودیت‌های منابع قرار گیرد. این در سناریوهایی که استدلال بلادرنگ باید تحت محدودیت‌های تأخیر یا هزینه رخ دهد، مرتبط است. اندازه جمع و جور و معماری کارآمد آن، آن را برای این برنامه‌های کاربردی پرتقاضا مناسب می‌سازد.

توانایی نشان داده شده آن برای تعمیم به مسائل خارج از دامنه، از جمله وظایف NP-سخت مانند 3SAT و TSP، کاربرد را در برنامه‌ریزی الگوریتمی و موارد استفاده پشتیبانی از تصمیم فراتر از مواردی که به صراحت در طول آموزش هدف قرار داده شده‌اند، پیشنهاد می‌کند. این انطباق‌پذیری آن را به یک دارایی ارزشمند برای سازمان‌هایی تبدیل می‌کند که با چالش‌های متنوع و پیچیده روبرو هستند.

رهبران مهندسی داده

رهبران مهندسی داده نیز ممکن است قالب استدلال مدل را (که برای انعکاس مراحل حل مسئله میانی طراحی شده است) به عنوان مکانیزمی برای ردیابی سازگاری منطقی در طول توالی‌های طولانی داده‌های ساختاریافته در نظر بگیرند. از این قابلیت می‌توان برای بهبود کیفیت داده‌ها و اطمینان از قابلیت اطمینان بینش‌های مبتنی بر داده استفاده کرد.

قالب خروجی ساختاریافته را می‌توان در لایه‌های اعتبارسنجی یا سیستم‌های ثبت برای پشتیبانی از قابلیت توضیح در برنامه‌های غنی از داده ادغام کرد. این شفافیت می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی خود را ایجاد کنند و اطمینان حاصل کنند که از آنها به طور مسئولانه استفاده می‌شود.

حاکمیت و ایمنی

از منظر حاکمیت و ایمنی، Phi-4-reasoning-plus چندین لایه از تراز ایمنی پس از آموزش را در خود جای داده است و توسط تیم قرمز هوش مصنوعی داخلی مایکروسافت مورد آزمایش‌های خصمانه قرار گرفته است. این اقدامات به کاهش خطرات کمک می‌کند و اطمینان می‌دهد که مدل به طور اخلاقی و مسئولانه استفاده می‌شود.

برای سازمان‌هایی که مشمول الزامات انطباق یا حسابرسی هستند، این ممکن است سربار توسعه گردش‌های کاری تراز سفارشی را از ابتدا کاهش دهد. ویژگی‌های ایمنی داخلی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا تعهدات نظارتی خود را برآورده کنند و از شهرت خود محافظت کنند.

تکامل مدل‌های استدلال

به طور کلی، Phi-4-reasoning-plus نشان می‌دهد که چگونه جنون استدلال که توسط مدل‌های سری “o” OpenAI و DeepSeek R1 آغاز شده است، همچنان در حال شتاب گرفتن و حرکت به سمت مدل‌های کوچکتر، در دسترس‌تر، مقرون به صرفه‌تر و قابل تنظیم است. این روند دسترسی به قابلیت‌های استدلال پیشرفته را دموکراتیزه می‌کند و سازمان‌ها در هر اندازه‌ای را قادر می‌سازد تا از قدرت هوش مصنوعی استفاده کنند.

برای تصمیم‌گیرندگان فنی که وظیفه مدیریت عملکرد، مقیاس‌پذیری، هزینه و ریسک را بر عهده دارند، این یک جایگزین مدولار و قابل تفسیر ارائه می‌دهد که می‌تواند به صورت انعطاف‌پذیر ارزیابی و ادغام شود، چه در نقاط پایانی استنتاج جداگانه، ابزارهای تعبیه‌شده یا سیستم‌های هوش مصنوعی مولد کامل. تطبیق‌پذیری و انطباق‌پذیری آن آن را به یک دارایی ارزشمند برای سازمان‌هایی تبدیل می‌کند که به دنبال استفاده از قدرت هوش مصنوعی به روشی مسئولانه و مؤثر هستند.

توانایی مدل برای عملکرد خوب با منابع محدود، درها را برای استقرار در سناریوهای محاسبات لبه باز می‌کند و تصمیم‌گیری بلادرنگ را نزدیکتر به منبع داده امکان‌پذیر می‌سازد. این امر به ویژه در صنایعی مانند تولید، حمل و نقل و مراقبت‌های بهداشتی که تأخیر کم و قابلیت اطمینان بالا بسیار مهم است، مرتبط است.

علاوه بر این، خروجی‌های استدلال ساختاریافته مدل را می‌توان برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی قابل توضیح‌تر و شفاف‌تر استفاده کرد. با ارائه بینش در مورد فرآیند فکری مدل، سازمان‌ها می‌توانند اعتماد و اطمینان را در استقرارهای هوش مصنوعی خود ایجاد کنند. این امر به ویژه در برنامه‌هایی که از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری‌هایی استفاده می‌شود که بر زندگی انسان تأثیر می‌گذارد، مهم است.

در خاتمه، Phi-4-reasoning-plus مایکروسافت یک گام مهم رو به جلو در تکامل مدل‌های استدلال را نشان می‌دهد. ترکیبی از اندازه جمع و جور، عملکرد قوی، در دسترس بودن متن‌باز و ویژگی‌های ایمنی داخلی آن را به گزینه‌ای جذاب برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها تبدیل می‌کند. با ادامه تکامل چشم‌انداز هوش مصنوعی، مدل‌هایی مانند Phi-4-reasoning-plus نقش مهمی در شکل‌دهی آینده هوش مصنوعی ایفا خواهند کرد. دسترسی و انطباق‌پذیری آن، سازمان‌ها در هر اندازه‌ای را قادر می‌سازد تا از قدرت هوش مصنوعی به روشی مسئولانه و مؤثر استفاده کنند. این مدل گواهی بر قدرت تکنیک‌های آموزشی نوآورانه و استراتژی‌های داده محور در ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی است که هم قدرتمند و هم در دسترس هستند.