העצמת חדשנות הדור הבא של פי

Phi-4-Multimodal גישה מאוחדת לבינה מלאכותית רב-מודאלית

Phi-4-multimodal מופיע כחלוץ של מיקרוסופט בתחום מודלי שפה רב-מודאליים. מודל פורץ דרך זה, עם 5.6 מיליארד פרמטרים, משלב בצורה חלקה עיבוד של דיבור, ראייה וטקסט בתוך ארכיטקטורה אחת, מגובשת. גישה חדשנית זו נובעת ישירות ממשוב לקוחות יקר ערך, ומשקפת את המחויבות של מיקרוסופט לשיפור מתמיד ולהיענות לצרכי המשתמשים.

פיתוח Phi-4-multimodal ממנף טכניקות למידה מתקדמות חוצות-מודאליות. זה מאפשר למודל לטפח אינטראקציות טבעיות ומודעות יותר להקשר. מכשירים המצוידים ב-Phi-4-multimodal יכולים להבין ולהסיק מסקנות על פני אופני קלט שונים בו-זמנית. הוא מצטיין בפירוש שפה מדוברת, ניתוח תמונות ועיבוד מידע טקסטואלי. יתר על כן, הוא מספק הסקה יעילה ביותר, עם השהיה נמוכה, תוך אופטימיזציה לביצוע במכשיר, ובכך ממזער את התקורה החישובית.

אחד המאפיינים המגדירים של Phi-4-multimodal הוא הארכיטקטורה המאוחדת שלו. בניגוד לגישות קונבנציונליות המסתמכות על צינורות מורכבים או מודלים נפרדים עבור אופנים שונים, Phi-4-multimodal פועל כישות אחת. הוא מטפל במיומנות בקלט טקסט, שמע וויזואלי באותו מרחב ייצוגי. עיצוב יעיל זה משפר את היעילות ומפשט את תהליך הפיתוח.

הארכיטקטורה של Phi-4-multimodal משלבת מספר שיפורים כדי להגביר את הביצועים והרבגוניות שלו. אלו כוללים:

• אוצר מילים גדול יותר: מאפשר יכולות עיבוד משופרות.
• תמיכה רב-לשונית: מרחיבה את ישימות המודל על פני הקשרים לשוניים מגוונים.
• הנמקה משולבת של שפה: משלבת הבנת שפה עם כניסות רב-מודאליות.

התקדמות זו מושגת בתוך מודל קומפקטי ויעיל ביותר, המתאים באופן אידיאלי לפריסה במכשירים ובפלטפורמות מחשוב קצה. היכולות המורחבות וההתאמה של Phi-4-multimodal פותחות שפע של אפשרויות עבור מפתחי יישומים, עסקים ותעשיות המבקשים למנף בינה מלאכותית בדרכים חדשניות.

בתחום המשימות הקשורות לדיבור, Phi-4-multimodal הפגין יכולת יוצאת דופן, והופיע כמוביל בין מודלים פתוחים. יש לציין שהוא עולה על מודלים מיוחדים כמו WhisperV3 ו-SeamlessM4T-v2-Large הן בזיהוי דיבור אוטומטי (ASR) והן בתרגום דיבור (ST). הוא הבטיח את המיקום העליון בטבלת המובילים של HuggingFace OpenASR, והשיג שיעור שגיאות מילים מרשים של 6.14%, ועלה על השיא הקודם של 6.5% (נכון לפברואר 2025). יתר על כן, הוא בין קומץ מודלים פתוחים המסוגלים ליישם בהצלחה סיכום דיבור, ולהגיע לרמות ביצועים דומות למודל GPT-4o.

בעוד ש-Phi-4-multimodal מציג פער קל בהשוואה למודלים כמו Gemini-2.0-Flash ו-GPT-4o-realtime-preview במשימות מענה לשאלות דיבור (QA), בעיקר בשל גודלו הקטן יותר והמגבלות הנובעות מכך בשמירה על ידע QA עובדתי, מאמצים מתמשכים מתמקדים בשיפור יכולת זו באיטרציות עתידיות.

מעבר לדיבור, Phi-4-multimodal מציג יכולות ראייה מדהימות על פני מדדים שונים. הוא משיג ביצועים חזקים במיוחד בהנמקה מתמטית ומדעית. למרות גודלו הקומפקטי, המודל שומר על ביצועים תחרותיים במשימות רב-מודאליות כלליות, כולל:

• הבנת מסמכים ותרשימים
• זיהוי תווים אופטי (OCR)
• הנמקה מדעית חזותית

הוא משתווה או עולה על הביצועים של מודלים דומים כמו Gemini-2-Flash-lite-preview ו-Claude-3.5-Sonnet.

Phi-4-Mini תחנת כוח קומפקטית למשימות מבוססות טקסט

משלים את Phi-4-multimodal הוא Phi-4-mini, מודל של 3.8 מיליארד פרמטרים המיועד למהירות ויעילות במשימות מבוססות טקסט. טרנספורמטור צפוף זה, מפענח בלבד, כולל:

• קשב שאילתה מקובץ
• אוצר מילים של 200,000 מילים
• שיבוצי קלט-פלט משותפים

למרות גודלו הקומפקטי, Phi-4-mini עולה בעקביות על מודלים גדולים יותר במגוון משימות מבוססות טקסט, כולל:

• הנמקה
• מתמטיקה
• קידוד
• מעקב אחר הוראות
• קריאה לפונקציה

הוא תומך ברצפים של עד 128,000 אסימונים, ומספק דיוק ויכולת הרחבה יוצאי דופן. זה הופך אותו לפתרון רב עוצמה עבור יישומי בינה מלאכותית מתקדמים הדורשים ביצועים גבוהים בעיבוד טקסט.

קריאה לפונקציה, מעקב אחר הוראות, עיבוד הקשר ארוך והנמקה הם כולם יכולות חזקות המאפשרות למודלי שפה קטנים כמו Phi-4-mini לגשת לידע ולפונקציונליות חיצוניים, ולהתגבר ביעילות על המגבלות שמטיל גודלם הקומפקטי. באמצעות פרוטוקול סטנדרטי, קריאה לפונקציה מאפשרת למודל להשתלב בצורה חלקה עם ממשקי תכנות מובנים.

כאשר מוצגת בקשת משתמש, Phi-4-mini יכול:

1. להסיק מסקנות לגבי השאילתה.
2. לזהות ולהפעיל פונקציות רלוונטיות עם פרמטרים מתאימים.
3. לקבל את פלטי הפונקציה.
4. לשלב תוצאות אלה בתגובותיו.

זה יוצר מערכת מבוססת סוכן הניתנת להרחבה, שבה ניתן להגדיל את יכולות המודל על ידי חיבורו לכלים חיצוניים, ממשקי תכנות יישומים (API) ומקורות נתונים באמצעות ממשקי פונקציות מוגדרים היטב. דוגמה להמחשה היא סוכן שליטה בבית חכם המופעל על ידי Phi-4-mini, המנהל בצורה חלקה מכשירים ופונקציות שונות.

טביעות הרגל הקטנות יותר של Phi-4-mini ו-Phi-4-multimodal הופכות אותם למתאימים במיוחד לסביבות הסקה מוגבלות במחשוב. מודלים אלה מועילים במיוחד לפריסה במכשיר, במיוחד כאשר הם מותאמים עוד יותר עם ONNX Runtime לזמינות חוצת פלטפורמות. דרישות החישוב המופחתות שלהם מתורגמות לעלויות נמוכות יותר ולהשהיה משופרת משמעותית. חלון ההקשר המורחב מאפשר למודלים לעבד ולהסיק מסקנות על תוכן טקסט נרחב, כולל מסמכים, דפי אינטרנט, קוד ועוד. גם Phi-4-mini וגם Phi-4-multimodal מציגים יכולות הנמקה ולוגיקה חזקות, ומציבים אותם כמתמודדים חזקים למשימות אנליטיות. גודלם הקומפקטי גם מפשט ומפחית את עלות הכוונון העדין או ההתאמה האישית.

יישומים בעולם האמיתי: שינוי תעשיות

העיצוב של מודלים אלה מאפשר להם לטפל ביעילות במשימות מורכבות, מה שהופך אותם למתאימים באופן אידיאלי לתרחישי מחשוב קצה ולסביבות עם משאבים חישוביים מוגבלים. היכולות המורחבות של Phi-4-multimodal ו-Phi-4-mini מרחיבות את האופקים של היישומים של Phi בתעשיות מגוונות. מודלים אלה משולבים במערכות אקולוגיות של בינה מלאכותית ומשמשים לחקור מגוון רחב של מקרי שימוש.

הנה כמה דוגמאות משכנעות:

• שילוב ב-Windows: מודלי שפה משמשים כמנועי הנמקה חזקים. שילוב מודלי שפה קטנים כמו Phi ב-Windows מאפשר שמירה על יכולות מחשוב יעילות וסולל את הדרך לעתיד של אינטליגנציה רציפה המשולבת בצורה חלקה בכל היישומים וחוויות המשתמש. מחשבי Copilot+ ימנפו את היכולות של Phi-4-multimodal, ויספקו את העוצמה של ה-SLMs המתקדמים של מיקרוסופט ללא צריכת אנרגיה מופרזת. שילוב זה ישפר את הפרודוקטיביות, היצירתיות והחוויות החינוכיות, ויקבע סטנדרט חדש לפלטפורמת המפתחים.

• מכשירים חכמים: דמיינו יצרני סמארטפונים המטמיעים את Phi-4-multimodal ישירות במכשירים שלהם. זה יאפשר לסמארטפונים לעבד ולהבין פקודות קוליות, לזהות תמונות ולפרש טקסט בצורה חלקה. משתמשים יוכלו ליהנות מתכונות מתקדמות כגון תרגום שפה בזמן אמת, ניתוח תמונות ווידאו משופר ועוזרים אישיים חכמים המסוגלים להבין ולהגיב לשאילתות מורכבות. זה יעלה משמעותית את חוויית המשתמש על ידי מתן יכולות בינה מלאכותית חזקות ישירות במכשיר, תוך הבטחת השהיה נמוכה ויעילות גבוהה.

• תעשיית הרכב: שקול חברת רכב המשלבת את Phi-4-multimodal במערכות העזר ברכב שלה. המודל יכול לאפשר לכלי רכב להבין ולהגיב לפקודות קוליות, לזהות מחוות נהג ולנתח כניסות חזותיות ממצלמות. לדוגמה, הוא יכול לשפר את בטיחות הנהג על ידי זיהוי נמנום באמצעות זיהוי פנים ומתן התראות בזמן אמת. בנוסף, הוא יכול להציע סיוע בניווט חלק, לפרש תמרורים ולספק מידע הקשרי, וליצור חווית נהיגה אינטואיטיבית ובטוחה יותר, הן כאשר הוא מחובר לענן והן במצב לא מקוון כאשר הקישוריות אינה זמינה.

• שירותים פיננסיים רב-לשוניים: דמיינו חברת שירותים פיננסיים הממנפת את Phi-4-mini כדי להפוך חישובים פיננסיים מורכבים לאוטומטיים, ליצור דוחות מפורטים ולתרגם מסמכים פיננסיים למספר שפות. המודל יכול לסייע לאנליסטים על ידי ביצוע חישובים מתמטיים מורכבים החיוניים להערכות סיכונים, ניהול תיקים וחיזוי פיננסי. יתר על כן, הוא יכול לתרגם דוחות כספיים, מסמכים רגולטוריים ותקשורת עם לקוחות לשפות שונות, ובכך לשפר את קשרי הלקוחות הגלובליים.

הבטחת בטיחות ואבטחה

Azure AI Foundry מספק למשתמשים חבילה חזקה של יכולות כדי לסייע לארגונים למדוד, להפחית ולנהל סיכוני בינה מלאכותית לאורך כל מחזור החיים של פיתוח הבינה המלאכותית. זה חל הן על למידת מכונה מסורתית והן על יישומי בינה מלאכותית גנרטיבית. הערכות בינה מלאכותית של Azure בתוך AI Foundry מאפשרות למפתחים להעריך באופן איטרטיבי את האיכות והבטיחות של מודלים ויישומים, תוך שימוש במדדים מובנים ומותאמים אישית כדי ליידע אסטרטגיות הפחתה.

גם Phi-4-multimodal וגם Phi-4-mini עברו בדיקות בטיחות ואבטחה קפדניות שנערכו על ידי מומחי אבטחה פנימיים וחיצוניים. מומחים אלה השתמשו באסטרטגיות שנוצרו על ידי צוות Microsoft AI Red Team (AIRT). מתודולוגיות אלה, ששוכללו על פני מודלי Phi קודמים, משלבות נקודות מבט גלובליות ודוברים שפת אם של כל השפות הנתמכות. הם מקיפים מגוון רחב של תחומים, כולל:

• אבטחת סייבר
• ביטחון לאומי
• הוגנות
• אלימות

הערכות אלה מתייחסות למגמות עדכניות באמצעות בדיקה רב-לשונית. תוך מינוף ערכת הכלים לזיהוי סיכונים בקוד פתוח של AIRT, Python Risk Identification Toolkit (PyRIT), ובדיקה ידנית, חברי הצוות האדום ערכו התקפות של תור אחד ושל מספר תורות. AIRT, הפועל באופן עצמאי מצוותי הפיתוח, שיתף ללא הרף תובנות עם צוות המודל. גישה זו העריכה ביסודיות את נוף האבטחה והבטיחות החדש של הבינה המלאכותית שהוצג על ידי מודלי Phi העדכניים ביותר, והבטיחה אספקה של יכולות איכותיות ומאובטחות.

כרטיסי המודל המקיפים עבור Phi-4-multimodal ו-Phi-4-mini, יחד עם המאמר הטכני הנלווה, מספקים מתווה מפורט של השימושים והמגבלות המומלצים של מודלים אלה. שקיפות זו מדגישה את המחויבות של מיקרוסופט לפיתוח ופריסה אחראיים של בינה מלאכותית. מודלים אלה עומדים להשפיע באופן משמעותי על פיתוח הבינה המלאכותית.