Phi-4-Reasoning: SLMも巨大モデル並み推論！

MicrosoftのPhi-4 Reasoningは、高度な推論が可能な、コンパクトでオープンウェイト（MITライセンス）、高速かつ効率的なSLMを提供します。

Microsoftは、OpenAIの特権的パートナーであり、Azure AI FoundryにAIモデルを統合するためにほとんどのプレイヤーと協力していますが、独自の技術的な道を追求することをためらいません。これには、Tritに基づく興味深いBitNet b1.58モデル、独自のオープンソースSLM、そして秘密裏に保管されているフロンティアモデル（Project MAI-1）など、ニューラルネットワークの中核となるイノベーションへの取り組みが含まれます。

小型AIモデル（SLM）のPhi-3シリーズの導入から1年後、そしてマルチモーダルSLM（Phi-4-Multimodal）と小型モデル（Phi-4-mini）を搭載した第4世代のデビューから2か月後、Microsoftは最新世代のSLMの3つの新しいバリアントを発表します。Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus、そしてPhi-4-mini-reasoningです。

2025年4月30日にリリースされたこれらの「推論統合型」バージョンは、複雑な推論を必要としながらも、低レイテンシを維持する必要がある開発者向けのコンパクトモデルのオープンウェイトの提供を拡大します。

MicrosoftのエンジニアがSLMを「推論」にするためのアプローチの中核は、OpenAIの推論チェーンo3-miniからの詳細なスーパービジョン（SFT）に依存し、「プラス」バージョンには強化学習（RL）を活用することです。「蒸留、強化学習、そして高品質のデータを通じて、これらのモデルはサイズとパフォーマンスを両立させています」とMicrosoftは説明しています。

小型ながらも才能豊か

市場のさまざまな主要ベンチマークでの結果は、競合他社を青ざめさせるのに十分です。通常、わずか140億のパラメータで、**Phi-4-reasoningは、AIME 2025、MMLU-Pro、またはHumanEval-Plusシリーズで、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B（700億パラメータ）を上回り、完全なDeepSeek-R1モデル（6710億パラメータ）に近づきます！同じ140億のパラメータで調整され、1.5倍多くのトークンでトレーニングされたPhi-4-reasoning-plusバリアントは、OmniMathでOpenAIのo3-miniスコアにほぼ一致します！参考までに、Phi-4-reasoningは、従来の128,000トークンのコンテキストウィンドウの恩恵を受けており、Phi-4-reasoning-plus**バージョンでは256,000トークンに拡張されています。

組み込みシステム向けに設計された**Phi-4-mini-reasoning**は、38億のパラメータ、DeepSeek-R1によって生成された100万の数学的問題の合成セットを表示し、Math-500でo1-miniのパフォーマンスを達成しながら、70億から80億のパラメータを持ついくつかのモデルを上回ります。その超小型サイズにより、このモデルは、モバイルデバイスを含むローカル実行や、ほぼ瞬時の応答のニーズを満たすのに最適です。特に、教育用途やローカルチャットボットに適しています。

さまざまな用途向けのオープンモデル

展開面では、CISOはこれらのモデルがすでにCopilot+ PC向けに最適化されていることがわかります。NPUバリアントの「Phi Silica」は、メモリにプリロードされており、ほぼ瞬時の応答時間を提供し、ビジネスアプリケーションとのエネルギー効率の高い共存を保証します。Windows APIを使用すると、オフライン生成をOutlookや内部ツールに統合できます。

セキュリティの面では、Microsoftは、責任—説明責任、公平性、信頼性、安全性、および包容性—の原則に沿ったパイプラインを主張しています。モデルは、公開および内部の「役立ちやすさ/無害性」指向のセットからのSFT、Direct Preference Optimization、およびRLHFを組み合わせたポストトレーニングを受けます。Microsoftはまた、モデルの「カード」を発行し、残存する制限事項と緩和策を詳細に示しています。

Azure AI Foundry、Hugging Face、およびGitHub Modelsで現在入手可能な3つのモデルは、非常に寛容なMITライセンスの下で公開されており、ローカル推論とハイブリッドクラウド展開への道を開きます。セキュリティおよびアーキテクチャチームにとって、この新しい世代のSLMは、大規模なLLMに対する信頼できる代替手段を提供し、TCOを削減し、ローカルだけでなくエッジでも実行し、データの制御を強化します。これらのモデルは、SLMが1年間で達成した驚くべき進歩と、より安価で、よりエネルギーとリソースを節約するAIを求める世界におけるその驚くべき可能性の証です。

Phi-4の推論能力の詳細な分析

Phi-4モデルファミリーの登場は、小型言語モデル（SLM）の開発における大きな前進を意味します。これらのモデルを際立たせているのは、革新的なトレーニング技術と高品質のデータに焦点を当てることによって実現された、強化された推論能力です。Microsoftのオープンソース原則への取り組みは、これらの強力なツールへのアクセスをさらに民主化し、開発者が高度なAI機能を幅広いアプリケーションに統合できるようにします。

アーキテクチャの理解

Phi-4モデルは、自然言語処理の定評あるフレームワークであるトランスフォーマーアーキテクチャ上に構築されています。ただし、Microsoftは、推論タスク向けにモデルを最適化するために、いくつかの重要なイノベーションを実装しています。

• 詳細なスーパービジョン（SFT）： モデルは、OpenAIのo3-miniモデルによって生成された詳細な推論チェーンから学習する、詳細なスーパービジョン（SFT）と呼ばれる手法を使用してトレーニングされます。これにより、Phi-4モデルは、複雑な推論プロセスに関与するステップを学習できます。
• 強化学習（RL）： Phi-4モデルの「プラス」バリアントであるPhi-4-reasoning-plusは、推論能力をさらに強化するために、強化学習（RL）を利用します。RLでは、モデルが報酬シグナルを最大化するようにトレーニングされます。この場合、報酬シグナルは、推論の正確さと効率に基づいています。
• 蒸留： 蒸留は、より大きく、より複雑なモデルから、より小さなPhi-4モデルに知識を転送するために使用されます。これにより、SLMは、コンパクトなサイズと効率を維持しながら、はるかに大きなモデルに匹敵するパフォーマンスレベルを達成できます。

ベンチマークパフォーマンス

Phi-4モデルは、さまざまな推論ベンチマークで印象的なパフォーマンスを示しており、場合によってはより大きなモデルを上回っています。たとえば、わずか140億のパラメータを持つPhi-4-reasoningは、AIME 2025、MMLU-Pro、HumanEval-Plusなど、いくつかの難しいデータセットで、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B（700億パラメータ）を上回っています。これは、Phi-4のアーキテクチャとトレーニング技術の効率性と有効性を強調しています。

1.5倍多くのトークンでトレーニングされたPhi-4-reasoning-plusバリアントは、OmniMathベンチマークでOpenAIのo3-miniに近いスコアを達成し、複雑な数学的推論問題に取り組む能力を示しています。

アプリケーションとユースケース

Phi-4モデルは、高度な推論能力を必要とするさまざまなアプリケーションに最適です。

• 教育ツール： 小型で高性能なPhi-4-mini-reasoningモデルは、教育アプリケーションに最適です。生徒にパーソナライズされたフィードバックとサポートを提供するインタラクティブな学習ツールを作成するために使用できます。
• ローカルチャットボット： Phi-4モデルを使用すると、ユーザーに情報への即時アクセスとサポートを提供するローカルチャットボットを構築できます。小型であるため、モバイルデバイスやその他のリソース制約のある環境に展開できます。
• Copilot+ PC： Phi-4モデルはCopilot+ PC向けに最適化されており、ユーザーにシームレスなAIエクスペリエンスを提供します。「Phi Silica」バリアントはメモリにプリロードされており、ほぼ瞬時の応答時間を提供します。
• オフライン生成： Windows APIを使用すると、オフライン生成をOutlookや内部ツールに統合できるため、ユーザーはインターネットに接続していなくてもAI機能にアクセスできます。

セキュリティと責任

Microsoftは、責任ある倫理的な方法でAIモデルを開発および展開することに取り組んでいます。Phi-4モデルも例外ではありません。

• 責任原則： MicrosoftのAI開発パイプラインは、説明責任、公平性、信頼性、安全性、および包容性を含む、責任原則に沿っています。
• ポストトレーニング： Phi-4モデルは、公開および内部の「役立ちやすさ/無害性」指向のデータセットからのSFT、Direct Preference Optimization、およびRLHFを使用してポストトレーニングを受けます。これにより、モデルが安全で信頼できることが保証されます。
• モデルカード： Microsoftは、モデルの「カード」を発行し、残存する制限事項と緩和策を詳細に示しています。これにより、ユーザーに透明性が提供され、モデルの使用方法について情報に基づいた意思決定を行うことができます。

SLMの未来

Phi-4モデルは、小型言語モデル（SLM）の開発における大きな前進を意味します。強化された推論能力と、小型で効率的なため、多くのアプリケーションで大規模言語モデル（LLM）の魅力的な代替手段となります。

SLMが改善し続けるにつれて、AIランドスケープにおいてますます重要な役割を果たすようになるでしょう。リソース制約のあるデバイスで実行し、高速で効率的なパフォーマンスを提供できるため、教育ツールからローカルチャットボット、エッジコンピューティングデバイスまで、幅広いアプリケーションに最適です。

オープンソースの原則と責任あるAI開発に対するMicrosoftの取り組みは、Phi-4モデルをAIコミュニティにとって貴重なリソースとしてさらに位置付けています。これらの強力なツールへのアクセスを民主化することで、Microsoftは、社会全体に利益をもたらす革新的で影響力のあるアプリケーションを作成するために、開発者を支援しています。

技術的な側面の詳細な分析

Phi-4アーキテクチャとトレーニングの詳細をさらに掘り下げると、これらのSLMがそのような印象的な推論能力を達成できる革新的な技術が明らかになります。慎重にキュレーションされたデータセット、洗練されたトレーニングアルゴリズム、そして効率に焦点を当てることで、強力で実用的なモデルファミリーが実現しました。

データのキュレーションと準備

機械学習モデルの成功は、トレーニングに使用されるデータの品質と関連性にかかっています。Microsoftは、Phi-4モデルのトレーニングに使用されるデータセットのキュレーションと準備に多大な努力を注ぎました。

• OpenAIのo3-miniからの推論チェーン： モデルは、複雑な推論プロセスに関与するステップを学習するために、OpenAIのo3-miniモデルによって生成された推論チェーンを活用します。これらのチェーンは、SLMが従うための詳細なロードマップを提供し、基盤となるロジックのより深い理解を深めることができます。
• 合成数学的問題： Phi-4-mini-reasoningモデルは、DeepSeek-R1によって生成された100万の数学的問題の合成データセットでトレーニングされています。このデータセットは、多様な数学的課題を提供し、モデルが強力な問題解決スキルを開発できるようにします。
• 役立ちやすさ/無害性データセット： モデルは、役立ちやすさと無害性を促進するように設計されたデータセットを使用してポストトレーニングを受けます。これにより、モデルが安全で責任ある出力を生成することが保証されます。

トレーニングアルゴリズム

Phi-4モデルは、教師あり学習、強化学習、および蒸留の組み合わせを使用してトレーニングされています。これらの技術は連携して、推論タスク向けにモデルを最適化し、正確かつ効率的であることを保証します。

• 教師あり微調整（SFT）： SFTは、OpenAIのo3-miniモデルによって生成された推論チェーンでモデルを微調整するために使用されます。これにより、モデルは、複雑な推論プロセスに特徴的な特定のパターンと関係を学習できます。
• 強化学習（RL）： RLは、Phi-4-reasoning-plusモデルをトレーニングして、推論の正確さと効率に基づいて報酬シグナルを最大化するために使用されます。これにより、モデルは効果的かつ計算効率の高い問題解決のための戦略を開発することが奨励されます。
• 蒸留： 蒸留は、より大きく、より複雑なモデルから、より小さなPhi-4モデルに知識を転送するために使用されます。これにより、SLMは、コンパクトなサイズと効率を維持しながら、はるかに大きなモデルに匹敵するパフォーマンスレベルを達成できます。

効率の最適化

Phi-4モデルの開発における主要な目標の1つは、効率の最適化でした。これは、設計とトレーニングのいくつかの側面に反映されています。

• コンパクトアーキテクチャ： Phi-4モデルは、必要なパラメータの数を最小限に抑えるコンパクトアーキテクチャで設計されています。これにより、モデルを実行する計算コストが削減され、リソース制約のあるデバイスへの展開に適しています。
• 量子化： 量子化は、モデルのメモリフットプリントを削減し、推論速度を向上させるために使用されます。これには、モデルのパラメータをより少ないビットで表現することが含まれており、モデルを実行する計算コストを大幅に削減できます。
• ハードウェアアクセラレーション： Phi-4モデルは、CPU、GPU、NPUを含むさまざまなプラットフォームでのハードウェアアクセラレーション向けに最適化されています。これにより、幅広いデバイスで最大のパフォーマンスを達成できます。

AIの未来への影響

Phi-4モデルは、AIの開発における大きな前進を表しており、設計された特定のアプリケーションをはるかに超える影響を与えます。比較的小さなサイズと計算リソースで高いパフォーマンスを達成できるため、幅広い設定でAIを展開するための新しい可能性が開かれます。

AIの民主化

Phi-4モデルは、強力なAI機能が、大規模な計算リソースやプロプライエタリなデータセットへのアクセスを必要とせずに達成できることの証です。これにより、AIへのアクセスが民主化され、開発者や研究者は、限られたリソースであっても革新的なアプリケーションを作成できるようになります。

エッジコンピューティング

Phi-4モデルの小型で効率的なため、エッジコンピューティングアプリケーションに適しています。これにより、AIをデータソースの近くに展開し、レイテンシを削減し、応答性を向上させることができます。エッジコンピューティングは、製造からヘルスケア、輸送まで、幅広い業界に革命をもたらす可能性があります。

パーソナライズされたAI

Phi-4モデルは、個々のユーザーまたは組織の特定のニーズに合わせてカスタマイズおよび適応できます。これにより、各ユーザーの固有の要件に合わせて調整されたパーソナライズされたAIエクスペリエンスを作成できます。パーソナライズされたAIは、生産性の向上、学習の強化、および全体的な幸福度の向上を可能にする可能性があります。

持続可能なAI

Phi-4モデルは、より大きな言語モデルよりも持続可能な代替手段であり、必要なエネルギーと計算リソースが少なくなります。これは、AIの環境への影響を軽減し、責任ある持続可能な方法で展開できることを保証するために重要です。

Microsoft Phi-4-Reasoningモデルは、絶えず進化するAIの世界における単なる反復ではありません。それらはパラダイムシフトです。インテリジェンスは、サイズと計算能力の関数ではなく、巧妙な設計、データの慎重なキュレーション、革新的なトレーニング技術を通じて達成できることを示しています。これらのモデルが進化し続けるにつれて、AIの新たな可能性を解き放ち、テクノロジーとのやり取りの方法を変える準備が整っています。