Phi-4-Multimodal Pendekatan Terpadu untuk AI Multimodal
Phi-4-multimodal muncul sebagai terobosan perintis Microsoft ke dalam ranah model bahasa multimodal. Model inovatif ini, dengan 5,6 miliar parameternya, secara mulus mengintegrasikan pemrosesan ucapan, visi, dan teks dalam satu arsitektur yang kohesif. Pendekatan inovatif ini berasal langsung dari umpan balik pelanggan yang berharga, yang mencerminkan komitmen Microsoft terhadap peningkatan berkelanjutan dan responsif terhadap kebutuhan pengguna.
Pengembangan Phi-4-multimodal memanfaatkan teknik pembelajaran lintas-modal yang canggih. Hal ini memungkinkan model untuk membina interaksi yang lebih alami dan sadar konteks. Perangkat yang dilengkapi dengan Phi-4-multimodal dapat memahami dan bernalar di berbagai modalitas input secara bersamaan. Ia unggul dalam menafsirkan bahasa lisan, menganalisis gambar, dan memproses informasi tekstual. Selain itu, ia memberikan inferensi latensi rendah yang sangat efisien sambil mengoptimalkan eksekusi pada perangkat, sehingga meminimalkan overhead komputasi.
Salah satu fitur yang menentukan dari Phi-4-multimodal adalah arsitekturnya yang terpadu. Tidak seperti pendekatan konvensional yang mengandalkan alur yang kompleks atau model terpisah untuk modalitas yang berbeda, Phi-4-multimodal beroperasi sebagai satu kesatuan. Ia dengan mahir menangani input teks, audio, dan visual dalam ruang representasi yang sama. Desain yang disederhanakan ini meningkatkan efisiensi dan menyederhanakan proses pengembangan.
Arsitektur Phi-4-multimodal menggabungkan beberapa peningkatan untuk meningkatkan kinerja dan keserbagunaannya. Ini termasuk:
- Kosakata yang Lebih Besar: Memfasilitasi kemampuan pemrosesan yang lebih baik.
- Dukungan Multibahasa: Memperluas penerapan model di berbagai konteks linguistik.
- Penalaran Bahasa Terpadu: Menggabungkan pemahaman bahasa dengan input multimodal.
Kemajuan ini dicapai dalam model yang ringkas dan sangat efisien, idealnya cocok untuk penerapan pada perangkat dan platform komputasi edge. Kemampuan yang diperluas dan kemampuan beradaptasi dari Phi-4-multimodal membuka banyak kemungkinan bagi pengembang aplikasi, bisnis, dan industri yang ingin memanfaatkan AI dengan cara yang inovatif.
Dalam domain tugas yang berhubungan dengan ucapan, Phi-4-multimodal telah menunjukkan kehebatan yang luar biasa, muncul sebagai yang terdepan di antara model terbuka. Khususnya, ia melampaui model khusus seperti WhisperV3 dan SeamlessM4T-v2-Large dalam pengenalan ucapan otomatis (ASR) dan terjemahan ucapan (ST). Ia telah mengamankan posisi teratas di papan peringkat HuggingFace OpenASR, mencapai tingkat kesalahan kata yang mengesankan sebesar 6,14%, mengungguli yang terbaik sebelumnya sebesar 6,5% (per Februari 2025). Selain itu, ia adalah salah satu dari sedikit model terbuka yang mampu berhasil menerapkan peringkasan ucapan, mencapai tingkat kinerja yang sebanding dengan model GPT-4o.
Sementara Phi-4-multimodal menunjukkan sedikit kesenjangan dibandingkan dengan model seperti Gemini-2.0-Flash dan GPT-4o-realtime-preview dalam tugas menjawab pertanyaan (QA) ucapan, terutama karena ukurannya yang lebih kecil dan akibatnya keterbatasan dalam mempertahankan pengetahuan QA faktual, upaya berkelanjutan difokuskan pada peningkatan kemampuan ini di iterasi mendatang.
Di luar ucapan, Phi-4-multimodal menampilkan kemampuan visi yang luar biasa di berbagai tolok ukur. Ia mencapai kinerja yang sangat kuat dalam penalaran matematika dan ilmiah. Meskipun ukurannya ringkas, model ini mempertahankan kinerja kompetitif dalam tugas multimodal umum, termasuk:
- Pemahaman dokumen dan bagan
- Pengenalan Karakter Optik (OCR)
- Penalaran sains visual
Ia menyamai atau melampaui kinerja model yang sebanding seperti Gemini-2-Flash-lite-preview dan Claude-3.5-Sonnet.
Phi-4-Mini Kekuatan Ringkas untuk Tugas Berbasis Teks
Melengkapi Phi-4-multimodal adalah Phi-4-mini, model 3,8 miliar parameter yang dirancang untuk kecepatan dan efisiensi dalam tugas berbasis teks. Transformer padat dan hanya dekoder ini memiliki fitur:
- Perhatian kueri yang dikelompokkan
- Kosakata 200.000 kata
- Penyematan input-output bersama
Meskipun ukurannya ringkas, Phi-4-mini secara konsisten mengungguli model yang lebih besar dalam berbagai tugas berbasis teks, termasuk:
- Penalaran
- Matematika
- Pengkodean
- Mengikuti instruksi
- Pemanggilan fungsi
Ia mendukung urutan hingga 128.000 token, memberikan akurasi dan skalabilitas yang luar biasa. Ini menjadikannya solusi ampuh untuk aplikasi AI canggih yang menuntut kinerja tinggi dalam pemrosesan teks.
Pemanggilan fungsi, mengikuti instruksi, pemrosesan konteks panjang, dan penalaran adalah semua kemampuan ampuh yang memungkinkan model bahasa kecil seperti Phi-4-mini untuk mengakses pengetahuan dan fungsionalitas eksternal, secara efektif mengatasi keterbatasan yang disebabkan oleh ukurannya yang ringkas. Melalui protokol standar, pemanggilan fungsi memberdayakan model untuk berintegrasi secara mulus dengan antarmuka pemrograman terstruktur.
Ketika disajikan dengan permintaan pengguna, Phi-4-mini dapat:
- Bernalar melalui kueri.
- Mengidentifikasi dan memanggil fungsi yang relevan dengan parameter yang sesuai.
- Menerima output fungsi.
- Memasukkan hasil ini ke dalam tanggapannya.
Ini menciptakan sistem berbasis agen yang dapat diperluas di mana kemampuan model dapat ditingkatkan dengan menghubungkannya ke alat eksternal, antarmuka program aplikasi (API), dan sumber data melalui antarmuka fungsi yang terdefinisi dengan baik. Contoh ilustrasinya adalah agen kontrol rumah pintar yang didukung oleh Phi-4-mini, yang mengelola berbagai perangkat dan fungsi dengan mulus.
Jejak yang lebih kecil dari Phi-4-mini dan Phi-4-multimodal membuatnya sangat cocok untuk lingkungan inferensi yang terbatas komputasi. Model-model ini sangat menguntungkan untuk penerapan pada perangkat, terutama ketika dioptimalkan lebih lanjut dengan ONNX Runtime untuk ketersediaan lintas platform. Persyaratan komputasi yang berkurang diterjemahkan ke dalam biaya yang lebih rendah dan latensi yang meningkat secara signifikan. Jendela konteks yang diperluas memungkinkan model untuk memproses dan bernalar atas konten teks yang luas, termasuk dokumen, halaman web, kode, dan banyak lagi. Baik Phi-4-mini maupun Phi-4-multimodal menunjukkan kemampuan penalaran dan logika yang kuat, memposisikan mereka sebagai pesaing kuat untuk tugas-tugas analitis. Ukurannya yang ringkas juga menyederhanakan dan mengurangi biaya penyetelan atau penyesuaian.
Aplikasi Dunia Nyata: Mengubah Industri
Desain model ini memungkinkan mereka untuk secara efisien menangani tugas-tugas rumit, menjadikannya ideal untuk skenario komputasi edge dan lingkungan dengan sumber daya komputasi terbatas. Kemampuan yang diperluas dari Phi-4-multimodal dan Phi-4-mini memperluas cakrawala aplikasi Phi di berbagai industri. Model-model ini sedang diintegrasikan ke dalam ekosistem AI dan sedang digunakan untuk mengeksplorasi berbagai kasus penggunaan.
Berikut adalah beberapa contoh menarik:
Integrasi ke dalam Windows: Model bahasa berfungsi sebagai mesin penalaran yang kuat. Mengintegrasikan model bahasa kecil seperti Phi ke dalam Windows memungkinkan pemeliharaan kemampuan komputasi yang efisien dan membuka jalan bagi masa depan kecerdasan berkelanjutan yang terintegrasi secara mulus di semua aplikasi dan pengalaman pengguna. PC Copilot+ akan memanfaatkan kemampuan Phi-4-multimodal, memberikan kekuatan SLM canggih Microsoft tanpa konsumsi energi yang berlebihan. Integrasi ini akan meningkatkan produktivitas, kreativitas, dan pengalaman pendidikan, menetapkan standar baru untuk platform pengembang.
Perangkat Cerdas: Bayangkan produsen ponsel cerdas menyematkan Phi-4-multimodal langsung ke perangkat mereka. Ini akan memberdayakan ponsel cerdas untuk memproses dan memahami perintah suara, mengenali gambar, dan menafsirkan teks dengan mulus. Pengguna dapat memperoleh manfaat dari fitur-fitur canggih seperti terjemahan bahasa real-time, analisis foto dan video yang ditingkatkan, dan asisten pribadi cerdas yang mampu memahami dan menanggapi pertanyaan kompleks. Ini akan secara signifikan meningkatkan pengalaman pengguna dengan menyediakan kemampuan AI yang kuat langsung di perangkat, memastikan latensi rendah dan efisiensi tinggi.
Industri Otomotif: Pertimbangkan perusahaan otomotif yang mengintegrasikan Phi-4-multimodal ke dalam sistem asisten dalam mobil mereka. Model ini dapat memungkinkan kendaraan untuk memahami dan menanggapi perintah suara, mengenali gerakan pengemudi, dan menganalisis input visual dari kamera. Misalnya, ini dapat meningkatkan keselamatan pengemudi dengan mendeteksi kantuk melalui pengenalan wajah dan memberikan peringatan real-time. Selain itu, ini dapat menawarkan bantuan navigasi yang mulus, menafsirkan rambu-rambu jalan, dan memberikan informasi kontekstual, menciptakan pengalaman berkendara yang lebih intuitif dan lebih aman, baik saat terhubung ke cloud maupun offline saat konektivitas tidak tersedia.
Layanan Keuangan Multibahasa: Bayangkan sebuah perusahaan jasa keuangan memanfaatkan Phi-4-mini untuk mengotomatiskan perhitungan keuangan yang kompleks, menghasilkan laporan terperinci, dan menerjemahkan dokumen keuangan ke dalam berbagai bahasa. Model ini dapat membantu analis dengan melakukan perhitungan matematika yang rumit yang penting untuk penilaian risiko, manajemen portofolio, dan peramalan keuangan. Selain itu, ini dapat menerjemahkan laporan keuangan, dokumen peraturan, dan komunikasi klien ke dalam berbagai bahasa, sehingga meningkatkan hubungan klien global.
Memastikan Keamanan dan Keselamatan
Azure AI Foundry memberi pengguna serangkaian kemampuan yang kuat untuk membantu organisasi dalam mengukur, mengurangi, dan mengelola risiko AI di seluruh siklus hidup pengembangan AI. Ini berlaku untuk pembelajaran mesin tradisional dan aplikasi AI generatif. Evaluasi AI Azure dalam AI Foundry memberdayakan pengembang untuk menilai kualitas dan keamanan model dan aplikasi secara iteratif, memanfaatkan metrik bawaan dan khusus untuk menginformasikan strategi mitigasi.
Baik Phi-4-multimodal maupun Phi-4-mini telah menjalani pengujian keamanan dan keselamatan yang ketat yang dilakukan oleh pakar keamanan internal dan eksternal. Para ahli ini menggunakan strategi yang dibuat oleh Microsoft AI Red Team (AIRT). Metodologi ini, yang disempurnakan dari model Phi sebelumnya, menggabungkan perspektif global dan penutur asli dari semua bahasa yang didukung. Mereka mencakup berbagai bidang, termasuk:
- Keamanan siber
- Keamanan nasional
- Keadilan
- Kekerasan
Penilaian ini membahas tren saat ini melalui penyelidikan multibahasa. Memanfaatkan Python Risk Identification Toolkit (PyRIT) sumber terbuka AIRT dan penyelidikan manual, tim merah melakukan serangan satu putaran dan multi-putaran. Beroperasi secara independen dari tim pengembangan, AIRT terus berbagi wawasan dengan tim model. Pendekatan ini secara menyeluruh mengevaluasi lanskap keamanan dan keselamatan AI baru yang diperkenalkan oleh model Phi terbaru, memastikan penyampaian kemampuan berkualitas tinggi dan aman.
Kartu model komprehensif untuk Phi-4-multimodal dan Phi-4-mini, bersama dengan makalah teknis yang menyertainya, memberikan garis besar terperinci tentang penggunaan dan batasan yang direkomendasikan dari model ini. Transparansi ini menggarisbawahi komitmen Microsoft terhadap pengembangan dan penerapan AI yang bertanggung jawab. Model-model ini siap untuk memberikan dampak yang signifikan pada pengembangan AI.