Phi-4-multimodal: デバイスAIの新星
Microsoftが、音声、画像、テキストをデバイス上で直接処理できる新しいAIモデルを発表。計算負荷を大幅に削減し、大規模言語モデルに匹敵する性能を小型モデルで実現。
Tag: Microsoft
Microsoft Phi-4: 小型高性能AIの新時代
Microsoftが発表したPhi-4は、サイズと能力のバランスを再定義する画期的なAIモデルファミリーです。効率性を重視して設計され、テキスト、画像、音声を同時に処理しながら、計算能力の消費を大幅に削減。'より大きいほど良い'というAIの常識を覆す、小型で強力なモデルです。
Phiファミリー次世代革新
MicrosoftのPhiファミリーに、Phi-4-multimodalとPhi-4-miniが新登場。小型ながら高性能で、マルチモーダル対応とテキスト処理特化の2モデルが、開発者に革新的なAI機能を提供し、アプリ開発の未来を拓きます。
複雑な数学的推論向けに設計されたMicrosoft Phi-4小型言語モデル
マイクロソフトは、数学的推論に特化した140億パラメータの小型言語モデルPhi-4を発表しました。合成データによる事前学習、厳選された有機データ、新しい後学習手法により、同規模またはそれ以上のモデルを凌駕する性能を発揮します。特にSTEM分野の質問応答で教師モデルであるGPT-4oを上回る成果を示しています。
マイクロソフトの画期的な材料設計AIモデルが精度を10倍に向上
マイクロソフトが発表したMatterGenは、無機材料の創出に特化した画期的な大規模言語モデルです。拡散モデルアーキテクチャを基盤とし、原子の種類、座標、周期格子を最適化することで、多様な新無機材料を迅速に生成できます。特にエネルギー分野では、MatterGenが革新的なリチウムイオン電池正極材料を生み出す可能性を秘めています。従来の材料発見手法と比較して、MatterGenは安定でユニークな新規材料の生成割合を2倍以上に向上させ、生成された構造は密度汎関数理論(DFT)の局所エネルギー最小値に約10倍近づきます。この技術は、電気自動車、航空宇宙、電子チップなどのハイテク分野において非常に価値のあるツールとなります。また、MatterGenの能力は、人工汎用知能(AGI)への進歩を示唆し、気候変動などの地球規模の課題解決にも貢献する可能性を秘めています。