Microsoft Phi-4: Ragionamento SLM d'eccellenza

Microsoft Phi-4 Reasoning presenta SLM compatti, open-weight (con licenza MIT), veloci ed efficienti, capaci di ragionamento avanzato.

Microsoft, pur essendo un partner privilegiato di OpenAI e collaborando con la maggior parte degli attori per integrare i loro modelli di IA in Azure AI Foundry, non si astiene dal perseguire le proprie strade tecnologiche. Ciò include il lavoro su innovazioni al centro delle reti neurali, come l’intrigante modello BitNet b1.58 basato su Trit, i propri SLM open-source e persino modelli di frontiera tenuti nascosti (Project MAI-1).

Un anno dopo aver introdotto la sua gamma di piccoli modelli di IA (SLM) Phi-3 e due mesi dopo aver lanciato la quarta generazione con un SLM multimodale (Phi-4-Multimodal) e un modello minuscolo (Phi-4-mini), Microsoft annuncia tre nuove varianti del suo SLM di ultima generazione: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus e Phi-4-mini-reasoning.

Rilasciate il 30 aprile 2025, queste versioni “integrate con il ragionamento” ampliano l’offerta open-weight di modelli compatti per gli sviluppatori che devono mantenere una bassa latenza pur richiedendo un ragionamento complesso.

Al centro dell’approccio degli ingegneri Microsoft per rendere i suoi SLM “ragionanti”: fare affidamento sulla supervisione fine (SFT) dalle catene di ragionamento o3-mini di OpenAI e sfruttare l’apprendimento per rinforzo (RL) per la versione “plus”. “Attraverso la distillazione, l’apprendimento per rinforzo e dati di alta qualità, questi modelli conciliano dimensioni e prestazioni”, spiega Microsoft.

Piccoli ma Dotati

I risultati sui vari benchmark leader del mercato sono sufficienti per far impallidire la concorrenza: tipicamente con solo 14 miliardi di parametri, Phi-4-reasoning sovraperforma DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 miliardi di parametri) sulle serie AIME 2025, MMLU-Pro o HumanEval-Plus e si avvicina al modello DeepSeek-R1 completo (671 miliardi di parametri)! La variante Phi-4-reasoning-plus, allineata sugli stessi 14 miliardi di parametri ma addestrata con 1,5 volte più token, quasi eguaglia i punteggi o3-mini di OpenAI su OmniMath! Per informazione, Phi-4-reasoning beneficia di una classica finestra di contesto di 128.000 token che è stata estesa a 256.000 token per la versione Phi-4-reasoning-plus.

Progettato per sistemi embedded, Phi-4-mini-reasoning mostra 3,8 miliardi di parametri, un set sintetico di un milione di problemi matematici generati da DeepSeek-R1 e raggiunge le prestazioni o1-mini su Math-500 superando diversi modelli con 7-8 miliardi di parametri. Con le sue dimensioni ultra-piccole, questo modello è ideale per l’esecuzione locale, anche su dispositivi mobili, e per soddisfare l’esigenza di risposte quasi istantanee. È particolarmente adatto per usi educativi e chatbot locali.

Modelli Aperti per Usi Vari

Dal punto di vista della distribuzione, i CISO troveranno questi modelli già ottimizzati per i Copilot+ PC: la variante NPU “Phi Silica” è precaricata in memoria e fornisce tempi di risposta quasi istantanei, garantendo una convivenza efficiente dal punto di vista energetico con le applicazioni aziendali. Le API di Windows consentono di integrare la generazione offline in Outlook o in strumenti interni.

In termini di sicurezza, Microsoft rivendica una pipeline allineata ai suoi principi di responsabilità: responsabilità, equità, affidabilità, sicurezza e inclusione. I modelli vengono sottoposti a post-addestramento combinando SFT, Direct Preference Optimization e RLHF da set pubblici e interni orientati all’"utilità/innocuità". Microsoft pubblica anche le "Cards" dei suoi modelli, che descrivono in dettaglio le limitazioni residue e le misure di mitigazione.

Disponibili ora su Azure AI Foundry, Hugging Face e GitHub Models, i tre modelli sono pubblicati con la licenza MIT molto permissiva, aprendo la strada all’inferenza locale così come alle distribuzioni cloud ibride. Per i team di sicurezza e architettura, questa nuova generazione di SLM offre una valida alternativa ai massicci LLM, con un TCO ridotto, esecuzione locale così come all’Edge e un maggiore controllo dei dati. Questi modelli sono la prova degli incredibili progressi compiuti dagli SLM in un anno e del loro straordinario potenziale in un universo alla ricerca di un’IA meno costosa e più parsimoniosa in termini di energia e risorse.

Uno Sguardo più Approfondito alle Capacità di Ragionamento di Phi-4

L’arrivo della famiglia di modelli Phi-4 rappresenta un significativo passo avanti nello sviluppo di piccoli modelli linguistici (SLM). Ciò che distingue questi modelli sono le loro migliorate capacità di ragionamento, ottenute attraverso innovative tecniche di addestramento e un focus su dati di alta qualità. L’impegno di Microsoft verso i principi open-source democratizza ulteriormente l’accesso a questi potenti strumenti, consentendo agli sviluppatori di integrare capacità di IA avanzate in una vasta gamma di applicazioni.

Comprendere l’Architettura

I modelli Phi-4 sono costruiti su un’architettura transformer, un framework collaudato per l’elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, Microsoft ha implementato diverse innovazioni chiave per ottimizzare i modelli per attività di ragionamento.

• Supervisione Fine (SFT): I modelli vengono addestrati utilizzando una tecnica chiamata supervisione fine (SFT), che prevede l’apprendimento da catene di ragionamento dettagliate generate dal modello o3-mini di OpenAI. Ciò consente ai modelli Phi-4 di apprendere i passaggi coinvolti in complessi processi di ragionamento.
• Apprendimento per Rinforzo (RL): La variante “plus” del modello Phi-4, Phi-4-reasoning-plus, utilizza l’apprendimento per rinforzo (RL) per migliorare ulteriormente le sue capacità di ragionamento. RL prevede l’addestramento del modello per massimizzare un segnale di ricompensa, che in questo caso si basa sull’accuratezza e l’efficienza del suo ragionamento.
• Distillazione: La distillazione viene impiegata per trasferire la conoscenza da modelli più grandi e complessi ai modelli Phi-4 più piccoli. Ciò consente agli SLM di raggiungere livelli di prestazioni paragonabili a modelli molto più grandi, pur mantenendo le loro dimensioni compatte e l’efficienza.

Valutazione delle Prestazioni

I modelli Phi-4 hanno dimostrato prestazioni impressionanti su una varietà di benchmark di ragionamento, superando i modelli più grandi in alcuni casi. Ad esempio, Phi-4-reasoning, con soli 14 miliardi di parametri, sovraperforma DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 miliardi di parametri) su diversi set di dati impegnativi, tra cui AIME 2025, MMLU-Pro e HumanEval-Plus. Ciò evidenzia l’efficienza e l’efficacia dell’architettura e delle tecniche di addestramento di Phi-4.

La variante Phi-4-reasoning-plus, addestrata con 1,5 volte più token, raggiunge punteggi vicini all’o3-mini di OpenAI sul benchmark OmniMath, dimostrando la sua capacità di affrontare complessi problemi di ragionamento matematico.

Applicazioni e Casi d’Uso

I modelli Phi-4 sono adatti per una varietà di applicazioni che richiedono capacità di ragionamento avanzate.

• Strumenti Educativi: Il modello Phi-4-mini-reasoning, con le sue dimensioni ridotte e le alte prestazioni, è ideale per applicazioni educative. Può essere utilizzato per creare strumenti di apprendimento interattivi che forniscono agli studenti feedback e supporto personalizzati.
• Chatbot Locali: I modelli Phi-4 possono essere utilizzati per costruire chatbot locali che forniscono agli utenti un accesso immediato a informazioni e supporto. Le loro dimensioni ridotte consentono loro di essere distribuiti su dispositivi mobili e altri ambienti con risorse limitate.
• Copilot+ PC: I modelli Phi-4 sono ottimizzati per i Copilot+ PC, fornendo agli utenti un’esperienza di IA senza interruzioni. La variante “Phi Silica” è precaricata in memoria e fornisce tempi di risposta quasi istantanei.
• Generazione Offline: Le API di Windows consentono di integrare la generazione offline in Outlook o in strumenti interni, consentendo agli utenti di accedere alle funzionalità di IA anche quando non sono connessi a Internet.

Sicurezza e Responsabilità

Microsoft si impegna a sviluppare e distribuire modelli di IA in modo responsabile ed etico. I modelli Phi-4 non fanno eccezione.

• Principi di Responsabilità: La pipeline di sviluppo dell’IA di Microsoft è allineata ai suoi principi di responsabilità, che includono responsabilità, equità, affidabilità, sicurezza e inclusione.
• Post-Addestramento: I modelli Phi-4 vengono sottoposti a post-addestramento utilizzando SFT, Direct Preference Optimization e RLHF da set di dati pubblici e interni orientati all’"utilità/innocuità". Ciò contribuisce a garantire che i modelli siano sicuri e affidabili.
• Schede Modello: Microsoft pubblica le "Cards" per i suoi modelli, che descrivono in dettaglio le limitazioni residue e le misure di mitigazione. Ciò fornisce agli utenti trasparenza e consente loro di prendere decisioni informate su come utilizzare i modelli.

Il Futuro degli SLM

I modelli Phi-4 rappresentano un significativo passo avanti nello sviluppo di piccoli modelli linguistici (SLM). Le loro migliorate capacità di ragionamento, combinate con le loro dimensioni ridotte e l’efficienza, li rendono un’alternativa interessante ai modelli linguistici più grandi (LLM) in molte applicazioni.

Man mano che gli SLM continuano a migliorare, è probabile che svolgano un ruolo sempre più importante nel panorama dell’IA. La loro capacità di funzionare su dispositivi con risorse limitate e fornire prestazioni rapide ed efficienti li rende adatti per una vasta gamma di applicazioni, dagli strumenti educativi ai chatbot locali ai dispositivi di edge computing.

L’impegno di Microsoft verso i principi open-source e lo sviluppo responsabile dell’IA posiziona ulteriormente i modelli Phi-4 come una risorsa preziosa per la comunità dell’IA. Democratizzando l’accesso a questi potenti strumenti, Microsoft sta consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni innovative e di grande impatto che possono giovare alla società nel suo complesso.

Uno Sguardo più Attento agli Aspetti Tecnici

Approfondire le specifiche dell’architettura e dell’addestramento di Phi-4 rivela le tecniche innovative che consentono a questi SLM di raggiungere capacità di ragionamento così impressionanti. La combinazione di set di dati accuratamente curati, sofisticati algoritmi di addestramento e un focus sull’efficienza ha portato a una famiglia di modelli che sono sia potenti che pratici.

Cura e Preparazione dei Dati

Il successo di qualsiasi modello di machine learning dipende dalla qualità e dalla pertinenza dei dati su cui viene addestrato. Microsoft ha investito un notevole impegno nella cura e nella preparazione dei set di dati utilizzati per addestrare i modelli Phi-4.

• Catene di Ragionamento dall’o3-mini di OpenAI: I modelli sfruttano le catene di ragionamento generate dal modello o3-mini di OpenAI per apprendere i passaggi coinvolti in complessi processi di ragionamento. Queste catene forniscono una tabella di marcia dettagliata da seguire per gli SLM, consentendo loro di sviluppare una comprensione più profonda della logica sottostante.
• Problemi Matematici Sintetici: Il modello Phi-4-mini-reasoning è addestrato su un set di dati sintetico di un milione di problemi matematici generati da DeepSeek-R1. Questo set di dati fornisce una gamma diversificata di sfide matematiche, consentendo al modello di sviluppare forti capacità di risoluzione dei problemi.
• Set di Dati di Utilità/Innocuità: I modelli vengono sottoposti a post-addestramento utilizzando set di dati progettati per promuovere l’utilità e l’innocuità. Ciò contribuisce a garantire che i modelli generino output sicuri e responsabili.

Algoritmi di Addestramento

I modelli Phi-4 vengono addestrati utilizzando una combinazione di apprendimento supervisionato, apprendimento per rinforzo e distillazione. Queste tecniche lavorano insieme per ottimizzare i modelli per attività di ragionamento e garantire che siano sia accurati che efficienti.

• Fine-Tuning Supervisionato (SFT): SFT viene utilizzato per ottimizzare i modelli sulle catene di ragionamento generate dal modello o3-mini di OpenAI. Ciò consente ai modelli di apprendere i modelli e le relazioni specifici che sono caratteristici dei complessi processi di ragionamento.
• Apprendimento per Rinforzo (RL): RL viene utilizzato per addestrare il modello Phi-4-reasoning-plus per massimizzare un segnale di ricompensa basato sull’accuratezza e l’efficienza del suo ragionamento. Ciò incoraggia il modello a sviluppare strategie per risolvere i problemi che sono sia efficaci che computazionalmente efficienti.
• Distillazione: La distillazione viene utilizzata per trasferire la conoscenza da modelli più grandi e complessi ai modelli Phi-4 più piccoli. Ciò consente agli SLM di raggiungere livelli di prestazioni paragonabili a modelli molto più grandi, pur mantenendo le loro dimensioni compatte e l’efficienza.

Ottimizzazione per l’Efficienza

Uno degli obiettivi chiave nello sviluppo dei modelli Phi-4 è stato quello di ottimizzarli per l’efficienza. Ciò si riflette in diversi aspetti della loro progettazione e addestramento.

• Architettura Compatta: I modelli Phi-4 sono progettati con un’architettura compatta che riduce al minimo il numero di parametri richiesti. Ciò riduce il costo computazionale dell’esecuzione dei modelli e li rende adatti per la distribuzione su dispositivi con risorse limitate.
• Quantizzazione: La quantizzazione viene utilizzata per ridurre l’impronta di memoria dei modelli e migliorare la loro velocità di inferenza. Ciò implica la rappresentazione dei parametri del modello utilizzando meno bit, il che può ridurre significativamente il costo computazionale dell’esecuzione del modello.
• Accelerazione Hardware: I modelli Phi-4 sono ottimizzati per l’accelerazione hardware su una varietà di piattaforme, tra cui CPU, GPU e NPU. Ciò consente loro di ottenere le massime prestazioni su una vasta gamma di dispositivi.

Implicazioni per il Futuro dell’IA

I modelli Phi-4 rappresentano un significativo passo avanti nello sviluppo dell’IA, con implicazioni che si estendono ben oltre le specifiche applicazioni per cui sono progettati. La loro capacità di raggiungere elevate prestazioni con dimensioni e risorse computazionali relativamente ridotte apre nuove possibilità per la distribuzione dell’IA in una vasta gamma di contesti.

Democratizzazione dell’IA

I modelli Phi-4 testimoniano il fatto che potenti capacità di IA possono essere raggiunte senza richiedere massicce risorse computazionali o l’accesso a set di dati proprietari. Ciò democratizza l’accesso all’IA, consentendo a sviluppatori e ricercatori di creare applicazioni innovative anche con risorse limitate.

Edge Computing

Le dimensioni ridotte e l’efficienzadei modelli Phi-4 li rendono adatti per applicazioni di edge computing. Ciò consente di distribuire l’IA più vicino alla fonte dei dati, riducendo la latenza e migliorando la reattività. L’edge computing ha il potenziale per rivoluzionare una vasta gamma di settori, dalla produzione all’assistenza sanitaria ai trasporti.

IA Personalizzata

I modelli Phi-4 possono essere personalizzati e adattati per soddisfare le specifiche esigenze di singoli utenti o organizzazioni. Ciò consente la creazione di esperienze di IA personalizzate che sono adattate alle esigenze uniche di ogni utente. L’IA personalizzata ha il potenziale per migliorare la produttività, migliorare l’apprendimento e migliorare il benessere generale.

IA Sostenibile

I modelli Phi-4 sono un’alternativa più sostenibile ai modelli linguistici più grandi, richiedendo meno energia e risorse computazionali. Ciò è importante per ridurre l’impatto ambientale dell’IA e garantire che possa essere distribuita in modo responsabile e sostenibile.

I modelli Microsoft Phi-4-Reasoning non sono solo un’altra iterazione nel mondo in continua evoluzione dell’IA; sono un cambio di paradigma. Dimostrano che l’intelligenza non è solo una funzione delle dimensioni e della potenza computazionale, ma può essere raggiunta attraverso una progettazione intelligente, un’attenta cura dei dati e tecniche di addestramento innovative. Man mano che questi modelli continuano a evolversi, sono pronti a sbloccare nuove possibilità per l’IA e trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia.