فی-۴ مایکروسافت: نژاد جدید هوش مصنوعی

رویکرد Phi-4: بازتعریف بهره‌وری در هوش مصنوعی

سری Phi-4، شامل Phi-4-multimodal (با 5.6 میلیارد پارامتر) و Phi-4-Mini (با 3.8 میلیارد پارامتر)، جهشی چشمگیر در توسعه مدل‌های زبانی کوچک (SLM) محسوب می‌شود. این مدل‌ها صرفاً نسخه‌های کوچک‌شده مدل‌های بزرگ‌تر نیستند؛ بلکه با مهندسی دقیقی طراحی شده‌اند تا عملکردی ارائه دهند که در برخی موارد، با مدل‌هایی دو برابر اندازه خود رقابت کرده یا حتی از آن‌ها پیشی می‌گیرند. این بهره‌وری، صرفاً یک دستاورد فنی نیست؛ بلکه یک مزیت استراتژیک در دنیایی است که به طور فزاینده‌ای بر محاسبات لبه‌ای (edge computing) و حفظ حریم خصوصی داده‌ها متمرکز شده است.

Weizhu Chen، معاون هوش مصنوعی مولد در مایکروسافت، بر ماهیت توانمندساز این مدل‌ها تأکید می‌کند: ‘این مدل‌ها برای توانمندسازی توسعه‌دهندگان با قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.’ او پتانسیل Phi-4-multimodal را با توانایی‌اش در پردازش چندوجهی برجسته می‌کند تا ‘امکانات جدیدی برای ایجاد برنامه‌های کاربردی نوآورانه و آگاه به زمینه’ فراهم شود.

تقاضا برای چنین مدل‌های کارآمدی، ناشی از نیاز روزافزون به هوش مصنوعی است که بتواند خارج از محدوده مراکز داده عظیم فعالیت کند. شرکت‌ها به دنبال راه‌حل‌های هوش مصنوعی هستند که بتوانند روی سخت‌افزار استاندارد یا در ‘لبه’ - مستقیماً روی دستگاه‌ها - اجرا شوند. این رویکرد هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، تأخیر را به حداقل می‌رساند و مهم‌تر از همه، با حفظ پردازش محلی، حریم خصوصی داده‌ها را افزایش می‌دهد.

نوآوری پشت عملکرد: Mixture of LoRAs

یک نوآوری کلیدی که زیربنای قابلیت‌های Phi-4-multimodal است، تکنیک جدید ‘Mixture of LoRAs’ است. این رویکرد به مدل اجازه می‌دهد تا پردازش متن، تصویر و گفتار را به طور یکپارچه در یک معماری واحد ادغام کند. برخلاف روش‌های سنتی، که در آن‌ها افزودن وجه‌های مختلف می‌تواند منجر به کاهش عملکرد شود، Mixture of LoRAs تداخل بین این انواع مختلف ورودی را به حداقل می‌رساند.

مقاله تحقیقاتی که این تکنیک را شرح می‌دهد، توضیح می‌دهد: ‘با استفاده از Mixture of LoRAs، Phi-4-Multimodal قابلیت‌های چندوجهی را گسترش می‌دهد و در عین حال تداخل بین وجه‌ها را به حداقل می‌رساند. این رویکرد ادغام یکپارچه را امکان‌پذیر می‌کند و عملکرد ثابتی را در وظایف مربوط به متن، تصاویر و گفتار/صدا تضمین می‌کند.’

نتیجه، مدلی است که قابلیت‌های درک زبان قوی خود را حفظ می‌کند و در عین حال در بینایی و تشخیص گفتار نیز عالی عمل می‌کند. این یک انحراف قابل توجه از مصالحه‌هایی است که اغلب هنگام تطبیق مدل‌ها برای انواع ورودی‌های متعدد انجام می‌شود.

موفقیت در محک‌زنی: نکات برجسته عملکرد Phi-4

مدل‌های Phi-4 فقط وعده بهره‌وری نمی‌دهند. بلکه نتایج قابل اثباتی را ارائه می‌دهند. Phi-4-multimodal در رتبه‌بندی Hugging Face OpenASR به مقام اول دست یافته است و نرخ خطای کلمه آن فقط 6.14٪ است. این حتی از سیستم‌های تخصصی تشخیص گفتار مانند WhisperV3 نیز بهتر است. فراتر از گفتار، این مدل عملکرد رقابتی در وظایف بینایی، به ویژه آن‌هایی که شامل استدلال ریاضی و علمی با تصاویر هستند، نشان می‌دهد.

Phi-4-mini، با وجود اندازه کوچکترش، مهارت استثنایی در وظایف مبتنی بر متن نشان می‌دهد. تحقیقات مایکروسافت نشان می‌دهد که این مدل ‘در طیف وسیعی از معیارهای درک زبان، از مدل‌های هم‌اندازه بهتر عمل می‌کند و با مدل‌هایی دو برابر [بزرگ‌تر] برابری می‌کند.’

عملکرد این مدل در وظایف ریاضی و کدنویسی به ویژه قابل توجه است. Phi-4-mini، با 32 لایه Transformer و استفاده بهینه از حافظه، در معیار ریاضی GSM-8K به امتیاز چشمگیر 88.6٪ دست یافت و از اکثر مدل‌های 8 میلیارد پارامتری بهتر عمل کرد. در معیار MATH، امتیاز 64٪ را کسب کرد که به طور قابل توجهی بالاتر از رقبای هم‌اندازه است.

گزارش فنی همراه با انتشار، بر این دستاورد تأکید می‌کند: ‘برای معیار Math، این مدل با حاشیه های زیاد، گاهی بیش از 20 امتیاز، از مدل‌های هم‌اندازه بهتر عمل می‌کند. حتی از امتیاز مدل‌های دو برابر بزرگ‌تر نیز پیشی می‌گیرد.’ این‌ها بهبودهای جزئی نیستند. بلکه نشان‌دهنده جهشی چشمگیر در قابلیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی فشرده هستند.

کاربردهای دنیای واقعی: Phi-4 در عمل

تأثیر Phi-4 فراتر از امتیازات معیار است. در حال حاضر در کاربردهای دنیای واقعی احساس می‌شود. Capacity، یک ‘موتور پاسخ’ هوش مصنوعی که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مجموعه داده‌های متنوع را یکپارچه کنند، خانواده Phi را برای افزایش کارایی و دقت پلتفرم خود ادغام کرده است.

Steve Frederickson، رئیس محصول در Capacity، ‘دقت قابل توجه و سهولت استقرار، حتی قبل از سفارشی‌سازی’ این مدل را برجسته می‌کند. او خاطرنشان می‌کند که آن‌ها توانسته‌اند ‘هم دقت و هم قابلیت اطمینان را افزایش دهند، در حالی که مقرون به صرفه بودن و مقیاس‌پذیری را که از ابتدا برای ما ارزشمند بود، حفظ کنند.’ Capacity گزارش می‌دهد که در مقایسه با گردش‌های کاری رقیب، 4.2 برابر در هزینه‌ها صرفه‌جویی شده است، در حالی که نتایج مشابه یا بهتری در وظایف پیش‌پردازش به دست آمده است.

این مزایای عملی برای پذیرش گسترده هوش مصنوعی بسیار مهم هستند. Phi-4 برای استفاده انحصاری غول‌های فناوری با منابع عظیم طراحی نشده است. بلکه برای استقرار در محیط‌های متنوع، جایی که ممکن است قدرت محاسباتی محدود باشد و حریم خصوصی بسیار مهم است، در نظر گرفته شده است.

دسترسی‌پذیری و دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی

استراتژی مایکروسافت با Phi-4 فقط در مورد پیشرفت تکنولوژیکی نیست. بلکه در مورد دسترس‌پذیرتر کردن هوش مصنوعی است. این مدل‌ها از طریق Azure AI Foundry، Hugging Face و Nvidia API Catalog در دسترس هستند و دسترسی گسترده را تضمین می‌کنند. این رویکرد عمدی با هدف دموکراتیزه کردن دسترسی به قابلیت‌های قدرتمند هوش مصنوعی، از بین بردن موانع تحمیل شده توسط سخت‌افزار گران‌قیمت یا زیرساخت‌های عظیم است.

هدف این است که هوش مصنوعی بتواند روی دستگاه‌های استاندارد، در لبه شبکه‌ها و در صنایعی که قدرت محاسباتی کمیاب است، کار کند. این دسترسی‌پذیری برای باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف بسیار مهم است.

Masaya Nishimaki، مدیر شرکت هوش مصنوعی ژاپنی Headwaters Co., Ltd.، بر اهمیت این دسترسی‌پذیری تأکید می‌کند: ‘هوش مصنوعی لبه‌ای عملکرد فوق‌العاده‌ای را حتی در محیط‌هایی با اتصالات شبکه ناپایدار یا جایی که محرمانگی بسیار مهم است، نشان می‌دهد.’ این امر امکاناتی را برای کاربردهای هوش مصنوعی در کارخانه‌ها، بیمارستان‌ها، وسایل نقلیه خودران - محیط‌هایی که هوش بی‌درنگ ضروری است، اما مدل‌های مبتنی بر ابر سنتی اغلب غیرعملی هستند - باز می‌کند.

یک تغییر پارادایم در توسعه هوش مصنوعی

Phi-4 نشان‌دهنده یک تغییر اساسی در نحوه تفکر ما در مورد توسعه هوش مصنوعی است. این یک حرکت دور از پیگیری بی‌وقفه مدل‌های بزرگ‌تر و بزرگ‌تر، به سمت تمرکز بر کارایی، دسترسی‌پذیری و کاربردپذیری در دنیای واقعی است. این نشان می‌دهد که هوش مصنوعی فقط ابزاری برای کسانی نیست که بیشترین منابع را دارند. بلکه قابلیتی است که وقتی با دقت طراحی شود، می‌تواند در هر مکانی و توسط هر کسی مستقر شود.

انقلاب واقعی Phi-4 نه تنها در قابلیت‌های آن، بلکه در پتانسیلی است که باز می‌کند. این در مورد آوردن هوش مصنوعی به لبه، به محیط‌هایی است که می‌تواند بیشترین تأثیر را داشته باشد، و توانمندسازی طیف وسیع‌تری از کاربران برای استفاده از قدرت آن است. این چیزی بیش از یک پیشرفت تکنولوژیکی است. این گامی به سوی آینده‌ای فراگیرتر و دسترس‌پذیرتر برای هوش مصنوعی است. انقلابی‌ترین چیز در مورد Phi-4 نه تنها کاری است که می‌تواند انجام دهد، بلکه جایی است که می‌تواند آن را انجام دهد.