Phi-4-Multimodal: マルチモーダルAIへの統一的アプローチ
Phi-4-multimodalは、Microsoftがマルチモーダル言語モデルの分野に初めて本格的に取り組んだ画期的なモデルです。56億のパラメータを持つこのモデルは、音声、視覚、テキストの処理を単一の統合アーキテクチャ内でシームレスに統合します。この革新的なアプローチは、顧客からの貴重なフィードバックに直接基づいており、継続的な改善とユーザーニーズへの対応に対するMicrosoftのコミットメントを反映しています。
Phi-4-multimodalの開発には、高度なクロスモーダル学習技術が活用されています。これにより、モデルはより自然で文脈を認識したインタラクションを促進できます。Phi-4-multimodalを搭載したデバイスは、さまざまな入力モダリティを同時に理解し、推論することができます。音声言語の解釈、画像の分析、テキスト情報の処理に優れています。さらに、高効率で低遅延の推論を提供し、オンデバイス実行に最適化されているため、計算オーバーヘッドを最小限に抑えます。
Phi-4-multimodalの際立った特徴の1つは、その統一されたアーキテクチャです。異なるモダリティに対して複雑なパイプラインや個別のモデルに依存する従来のアプローチとは異なり、Phi-4-multimodalは単一のエンティティとして動作します。テキスト、オーディオ、視覚入力を同じ表現空間内で巧みに処理します。この合理化された設計により、効率が向上し、開発プロセスが簡素化されます。
Phi-4-multimodalのアーキテクチャには、パフォーマンスと汎用性を向上させるためのいくつかの機能強化が組み込まれています。
- より大きな語彙: 処理能力の向上を促進します。
- 多言語サポート: 多様な言語コンテキストにおけるモデルの適用範囲を拡大します。
- 統合された言語推論: 言語理解とマルチモーダル入力を組み合わせます。
これらの進歩は、コンパクトで高効率なモデル内で達成され、デバイスやエッジコンピューティングプラットフォームへの展開に最適です。Phi-4-multimodalの拡張された機能と適応性により、アプリケーション開発者、企業、およびAIを革新的な方法で活用しようとする業界に、多くの可能性が開かれます。
音声関連タスクの分野では、Phi-4-multimodalは卓越した能力を発揮し、オープンモデルの中で最有力候補として台頭しています。特に、自動音声認識（ASR）と音声翻訳（ST）の両方で、WhisperV3やSeamlessM4T-v2-Largeなどの特化モデルを上回っています。HuggingFace OpenASRリーダーボードでトップの座を獲得し、6.14%という驚異的な単語誤り率を達成し、以前の最高記録である6.5%を上回りました（2025年2月現在）。さらに、音声要約を正常に実装できる数少ないオープンモデルの1つであり、GPT-4oモデルに匹敵するパフォーマンスレベルを達成しています。
Phi-4-multimodalは、音声質問応答（QA）タスクにおいて、Gemini-2.0-FlashやGPT-4o-realtime-previewなどのモデルと比較してわずかな差が見られますが、これは主にモデルサイズが小さく、その結果として事実に基づくQA知識の保持に限界があるためです。今後のイテレーションでは、この機能を強化するための継続的な取り組みが行われています。
音声以外にも、Phi-4-multimodalはさまざまなベンチマークで優れた視覚能力を発揮します。特に、数学的および科学的推論において強力なパフォーマンスを達成します。コンパクトなサイズにもかかわらず、このモデルは、以下を含む一般的なマルチモーダルタスクにおいて競争力のあるパフォーマンスを維持しています。
- ドキュメントとチャートの理解
- 光学文字認識（OCR）
- 視覚科学推論
Gemini-2-Flash-lite-previewやClaude-3.5-Sonnetなどの同等のモデルのパフォーマンスと同等か、それを上回っています。
Phi-4-Mini: テキストベースタスク向けのコンパクトなパワーハウス
Phi-4-multimodalを補完するのが、テキストベースのタスクにおける速度と効率のために設計された38億パラメータのモデル、Phi-4-miniです。この高密度なデコーダのみのトランスフォーマーは、以下の特徴を備えています。
- グループ化クエリ注意
- 200,000語の語彙
- 共有入出力埋め込み
コンパクトなサイズにもかかわらず、Phi-4-miniは、以下を含むさまざまなテキストベースのタスクにおいて、より大きなモデルを一貫して上回っています。
- 推論
- 数学
- コーディング
- 指示に従う
- 関数呼び出し
最大128,000トークンのシーケンスをサポートし、卓越した精度とスケーラビリティを提供します。これにより、テキスト処理において高いパフォーマンスを要求する高度なAIアプリケーションにとって強力なソリューションとなります。
関数呼び出し、指示に従うこと、長いコンテキスト処理、および推論はすべて、Phi-4-miniのような小型言語モデルが外部の知識と機能にアクセスできるようにする強力な機能であり、コンパクトなサイズによって課される制限を効果的に克服します。標準化されたプロトコルを通じて、関数呼び出しはモデルが構造化されたプログラミングインターフェースとシームレスに統合することを可能にします。
ユーザーリクエストが提示されると、Phi-4-miniは次のことができます。
- クエリを推論する。
- 関連する関数を適切なパラメータで識別して呼び出す。
- 関数の出力を受け取る。
- これらの結果を応答に組み込む。
これにより、明確に定義された関数インターフェースを通じてモデルの機能を外部ツール、アプリケーションプログラムインターフェース（API）、およびデータソースに接続することで拡張できる、拡張可能なエージェントベースのシステムが作成されます。例として、Phi-4-miniを搭載したスマートホーム制御エージェントが、さまざまなデバイスや機能をシームレスに管理することが挙げられます。
Phi-4-miniとPhi-4-multimodalの両方のフットプリントが小さいため、計算制約のある推論環境に非常に適しています。これらのモデルは、特にクロスプラットフォームでの可用性のためにONNX Runtimeでさらに最適化されている場合、オンデバイス展開に特に有利です。計算要件が削減されるため、コストが削減され、遅延が大幅に改善されます。拡張されたコンテキストウィンドウにより、モデルはドキュメント、Webページ、コードなどを含む広範なテキストコンテンツを処理および推論できます。Phi-4-miniとPhi-4-multimodalはどちらも、堅牢な推論およびロジック機能を備えており、分析タスクの強力な候補としての地位を確立しています。コンパクトなサイズは、微調整やカスタマイズのコストも簡素化および削減します。
実際のアプリケーション：産業を変革する
これらのモデルの設計により、複雑なタスクを効率的に処理できるため、エッジコンピューティングシナリオや計算リソースが限られた環境に最適です。Phi-4-multimodalとPhi-4-miniの拡張された機能は、さまざまな業界におけるPhiのアプリケーションの可能性を広げています。これらのモデルはAIエコシステムに統合されており、幅広いユースケースの探索に使用されています。
以下に、いくつかの魅力的な例を示します。
Windowsへの統合: 言語モデルは強力な推論エンジンとして機能します。Phiのような小型言語モデルをWindowsに統合することで、効率的な計算能力を維持し、すべてのアプリケーションとユーザーエクスペリエンスにシームレスに統合された継続的なインテリジェンスの未来への道を開きます。Copilot+ PCは、Phi-4-multimodalの機能を活用し、過剰なエネルギー消費なしにMicrosoftの高度なSLMのパワーを提供します。この統合により、生産性、創造性、教育体験が向上し、開発者プラットフォームの新しい標準が確立されます。
スマートデバイス: スマートフォンメーカーがPhi-4-multimodalをデバイスに直接組み込むことを想像してみてください。これにより、スマートフォンは音声コマンドを処理および理解し、画像を認識し、テキストをシームレスに解釈できるようになります。ユーザーは、リアルタイムの言語翻訳、強化された写真とビデオの分析、複雑なクエリを理解して応答できるインテリジェントなパーソナルアシスタントなどの高度な機能の恩恵を受けることができます。これにより、デバイス上で直接強力なAI機能を提供し、低遅延と高効率を確保することで、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上します。
自動車産業: 自動車会社がPhi-4-multimodalを車載アシスタントシステムに統合することを考えてみましょう。このモデルにより、車両は音声コマンドを理解して応答し、ドライバーのジェスチャーを認識し、カメラからの視覚入力を分析できるようになります。たとえば、顔認識を通じて眠気を検出し、リアルタイムのアラートを提供することで、ドライバーの安全性を高めることができます。さらに、シームレスなナビゲーションアシスタンスを提供し、道路標識を解釈し、コンテキスト情報を提供することで、クラウドに接続されている場合と接続が利用できないオフラインの場合の両方で、より直感的で安全な運転体験を生み出すことができます。
多言語金融サービス: 金融サービス会社がPhi-4-miniを活用して、複雑な金融計算を自動化し、詳細なレポートを生成し、金融ドキュメントを複数の言語に翻訳することを想像してみてください。このモデルは、リスク評価、ポートフォリオ管理、および財務予測に不可欠な複雑な数学的計算を実行することにより、アナリストを支援できます。さらに、財務諸表、規制文書、およびクライアントとのコミュニケーションをさまざまな言語に翻訳することで、グローバルなクライアント関係を強化できます。
安全性とセキュリティの確保
Azure AI Foundryは、組織がAI開発ライフサイクル全体を通じてAIリスクを測定、軽減、および管理するのに役立つ堅牢な機能スイートをユーザーに提供します。これは、従来の機械学習アプリケーションと生成AIアプリケーションの両方に適用されます。AI Foundry内のAzure AI評価により、開発者は、組み込みおよびカスタムメトリクスの両方を利用して、モデルとアプリケーションの品質と安全性を反復的に評価し、軽減戦略を通知できます。
Phi-4-multimodalとPhi-4-miniはどちらも、内部および外部のセキュリティ専門家によって実施された厳格なセキュリティおよび安全性テストを受けています。これらの専門家は、Microsoft AI Red Team（AIRT）によって作成された戦略を採用しました。これらの方法論は、以前のPhiモデルで改良されたもので、グローバルな視点とサポートされているすべての言語のネイティブスピーカーを取り入れています。以下を含む幅広い分野を網羅しています。
- サイバーセキュリティ
- 国家安全保障
- 公平性
- 暴力
これらの評価は、多言語プロービングを通じて現在のトレンドに対処します。AIRTのオープンソースPython Risk Identification Toolkit（PyRIT）と手動プロービングを活用して、レッドチーマーはシングルターン攻撃とマルチターン攻撃の両方を実施しました。開発チームから独立して運用されるAIRTは、モデルチームと継続的に洞察を共有しました。このアプローチにより、最新のPhiモデルによって導入された新しいAIセキュリティおよび安全性環境が徹底的に評価され、高品質で安全な機能の提供が保証されます。
Phi-4-multimodalとPhi-4-miniの包括的なモデルカードと、それに付随するテクニカルペーパーは、これらのモデルの推奨される使用法と制限事項の詳細な概要を提供します。この透明性は、責任あるAI開発と展開に対するMicrosoftのコミットメントを強調しています。これらのモデルは、AI開発に大きな影響を与える態勢が整っています。