Phi-4 : IA Multimodale Compacte de Microsoft
Microsoft lance Phi-4-multimodal, un modèle d'IA compact pour le traitement de la parole, de la vision et du texte directement sur les appareils, réduisant considérablement les besoins en calcul.
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Phi-4 de Microsoft : IA compacte et performante
Phi-4, la nouvelle famille de modèles d'IA de Microsoft, redéfinit l'équilibre entre taille et capacité. Ces modèles, conçus pour l'efficacité, traitent texte, images et parole, tout en exigeant moins de puissance de calcul. Un changement notable, prouvant que la puissance peut aussi résider dans de petits formats.
Innovation Phi Nouvelle Génération
Phi-4 de Microsoft : modèles de langage compacts et multimodaux pour l'innovation en IA. Phi-4-multimodal intègre parole, vision et texte, tandis que Phi-4-mini excelle dans les tâches textuelles. Ces modèles offrent des performances élevées, une faible latence et une efficacité énergétique pour les applications de pointe et les appareils.
Microsoft Phi-4 Modèle de Langue pour Raisonnement Mathématique Complexe
Microsoft a dévoilé Phi-4, un modèle de langage compact de 14 milliards de paramètres, conçu pour exceller en raisonnement mathématique. Il surpasse des modèles plus grands grâce à des techniques d'entraînement innovantes, notamment des données synthétiques, une gestion de données organiques soignée et une post-formation avancée.
MatterGen : Le Modèle d'IA Révolutionnaire de Microsoft pour la Conception de Matériaux
Microsoft a dévoilé MatterGen, un modèle de langage étendu révolutionnaire pour la création de matériaux inorganiques. Ce modèle, basé sur une architecture de diffusion, optimise les types d'atomes, les coordonnées et les réseaux périodiques. Il accélère la génération de nouveaux matériaux, notamment pour les batteries lithium-ion. MatterGen améliore la découverte de matériaux, avec des structures plus stables et proches de leur minimum d'énergie DFT, impactant des secteurs comme les véhicules électriques et l'aérospatiale. Il fonctionne en sélectionnant les atomes, en déterminant leurs coordonnées et en construisant un réseau périodique parfait. L'IA joue un rôle croissant dans la science des matériaux, et MatterGen illustre ce potentiel en découvrant de nouveaux supraconducteurs. Ses applications incluent la technologie des batteries et la résolution de défis mondiaux. Son architecture repose sur un processus de diffusion, guidé par des lois physiques, et des réseaux de scores équivariants. Des modules d'adaptation augmentent sa flexibilité pour diverses tâches. Cette recherche a été publiée dans Nature, comparée à AlphaFold de Google.