Microsoft의 Phi-4 Reasoning은 고급 추론이 가능한 작고, 오픈 소스(MIT 라이선스), 빠르고 효율적인 SLM을 선보입니다.
Microsoft는 OpenAI의 특권 파트너이자 대부분의 플레이어와 협력하여 Azure AI Foundry에 AI 모델을 통합하고 있지만, 자체적인 기술 개발에도 적극적으로 나서고 있습니다. 여기에는 Trit 기반의 흥미로운 BitNet b1.58 모델과 같은 신경망의 핵심 혁신, 자체 오픈 소스 SLM, 심지어 비밀리에 유지되는 최첨단 모델 (프로젝트 MAI-1) 연구가 포함됩니다.
소형 AI 모델(SLM) Phi-3를 발표한 지 1년 후, 그리고 4세대 멀티모달 SLM (Phi-4-Multimodal)과 초소형 모델 (Phi-4-mini)을 공개한 지 두 달 만에 Microsoft는 최신 세대 SLM의 세 가지 새로운 변형을 발표했습니다. 바로 Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus, Phi-4-mini-reasoning입니다.
2025년 4월 30일에 출시된 이 "추론 통합" 버전은 복잡한 추론이 필요한 개발자에게 낮은 지연 시간을 유지해야 하는 소형 모델에 대한 오픈 소스 제공을 확대합니다.
Microsoft 엔지니어들이 SLM을 "추론"하도록 만드는 접근 방식의 핵심은 OpenAI의 추론 체인 o3-mini에서 얻은 세분화된 지도 학습(SFT)과 "플러스" 버전에 대한 강화 학습(RL)에 의존하는 것입니다. Microsoft는 "증류, 강화 학습 및 고품질 데이터를 통해 이러한 모델은 크기와 성능의 균형을 맞춥니다."라고 설명합니다.
작지만 뛰어난 재능
다양한 주요 시장 벤치마크에서 얻은 결과는 경쟁사를 창백하게 만들기에 충분합니다. 일반적으로 140억 개의 파라미터만으로 **Phi-4-reasoning**은 AIME 2025, MMLU-Pro 또는 HumanEval-Plus 시리즈에서 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B(700억 개의 파라미터)를 능가하고, 전체 DeepSeek-R1 모델(6710억 개의 파라미터)에 접근합니다! 동일한 140억 개의 파라미터로 정렬되었지만 1.5배 더 많은 토큰으로 훈련된 Phi-4-reasoning-plus 변형은 OmniMath에서 OpenAI의 o3-mini 점수와 거의 일치합니다! 참고로 **Phi-4-reasoning**은 클래식 128,000 토큰 컨텍스트 창의 이점을 누리고 있으며, Phi-4-reasoning-plus 버전에서는 256,000 토큰으로 확장되었습니다.
임베디드 시스템용으로 설계된 **Phi-4-mini-reasoning**은 38억 개의 파라미터, DeepSeek-R1이 생성한 100만 개의 수학 문제 합성 세트를 표시하고 Math-500에서 o1-mini 성능을 달성하는 동시에 70억에서 80억 개의 파라미터를 가진 여러 모델을 능가합니다. 초소형 크기 덕분에 이 모델은 모바일 장치를 포함한 로컬 실행과 거의 즉각적인 응답 요구 사항을 충족하는 데 이상적입니다. 특히 교육용 및 로컬 챗봇에 적합합니다.
다양한 용도를 위한 오픈 모델
배포 측면에서 CISO는 이러한 모델이 이미 Copilot+ PC에 최적화되어 있음을 알게 될 것입니다. NPU 변형 "Phi Silica"는 메모리에 미리 로드되어 거의 즉각적인 응답 시간을 제공하여 비즈니스 애플리케이션과의 에너지 효율적인 공존을 보장합니다. Windows API를 사용하면 오프라인 생성을 Outlook 또는 내부 도구에 통합할 수 있습니다.
보안 측면에서 Microsoft는 책임 - 책임성, 공정성, 신뢰성, 안전성 및 포용성 - 원칙에 부합하는 파이프라인을 주장합니다. 이 모델은 공개 및 내부 "유용성/무해성" 지향 세트에서 SFT, 직접 선호도 최적화 및 RLHF를 결합하여 사후 훈련을 거칩니다. Microsoft는 또한 잔존 제한 사항 및 완화 조치를 자세히 설명하는 모델의 "카드"를 게시합니다.
Azure AI Foundry, Hugging Face 및 GitHub Models에서 현재 사용할 수 있는 세 가지 모델은 매우 관대한 MIT 라이선스로 게시되어 로컬 추론과 하이브리드 클라우드 배포의 길을 열어줍니다. 보안 및 아키텍처 팀의 경우 이 새로운 세대의 SLM은 대규모 LLM에 대한 믿을 수 있는 대안을 제공하며, TCO 감소, 로컬 및 에지에서 실행, 데이터 제어 강화 등의 이점을 제공합니다. 이러한 모델은 1년 동안 SLM이 이룬 놀라운 발전과 더 저렴하고 에너지 및 자원 절약적인 AI를 찾는 세계에서 SLM의 놀라운 잠재력을 입증합니다.
Phi-4의 추론 능력에 대한 심층 분석
Phi-4 모델 제품군의 출시는 소형 언어 모델(SLM) 개발에 있어 중요한 진전을 의미합니다. 이러한 모델을 돋보이게 만드는 것은 혁신적인 훈련 기술과 고품질 데이터에 대한 집중을 통해 달성된 향상된 추론 능력입니다. 오픈 소스 원칙에 대한 Microsoft의 약속은 이러한 강력한 도구에 대한 액세스를 더욱 민주화하여 개발자가 광범위한 애플리케이션에 고급 AI 기능을 통합할 수 있도록 지원합니다.
아키텍처 이해
Phi-4 모델은 자연어 처리의 입증된 프레임워크인 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 그러나 Microsoft는 추론 작업을 위해 모델을 최적화하기 위해 몇 가지 주요 혁신을 구현했습니다.
- 세분화된 지도 학습 (SFT): 이 모델은 OpenAI의 o3-mini 모델에서 생성된 자세한 추론 체인에서 학습하는 세분화된 지도 학습(SFT)이라는 기술을 사용하여 훈련됩니다. 이를 통해 Phi-4 모델은 복잡한 추론 프로세스에 관련된 단계를 학습할 수 있습니다.
- 강화 학습 (RL): Phi-4 모델의 "플러스" 변형인 Phi-4-reasoning-plus는 추론 능력을 더욱 향상시키기 위해 강화 학습(RL)을 활용합니다. RL은 모델이 보상 신호를 최대화하도록 훈련하는 것을 포함하며, 이 경우 보상 신호는 추론의 정확성과 효율성을 기반으로 합니다.
- 증류: 증류는 더 크고 복잡한 모델에서 더 작은 Phi-4 모델로 지식을 전송하는 데 사용됩니다. 이를 통해 SLM은 컴팩트한 크기와 효율성을 유지하면서 훨씬 더 큰 모델과 비슷한 성능 수준을 달성할 수 있습니다.
성능 벤치마킹
Phi-4 모델은 다양한 추론 벤치마크에서 인상적인 성능을 입증했으며, 일부 경우에는 더 큰 모델을 능가했습니다. 예를 들어, 140억 개의 파라미터만 있는 Phi-4-reasoning은 AIME 2025, MMLU-Pro 및 HumanEval-Plus를 포함한 여러 까다로운 데이터 세트에서 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B(700억 개의 파라미터)를 능가합니다. 이는 Phi-4의 아키텍처와 훈련 기술의 효율성과 효과를 강조합니다.
1.5배 더 많은 토큰으로 훈련된 Phi-4-reasoning-plus 변형은 OmniMath 벤치마크에서 OpenAI의 o3-mini에 가까운 점수를 달성하여 복잡한 수학적 추론 문제를 해결하는 능력을 입증합니다.
애플리케이션 및 사용 사례
Phi-4 모델은 고급 추론 기능이 필요한 다양한 애플리케이션에 적합합니다.
- 교육 도구: 작은 크기와 높은 성능을 갖춘 Phi-4-mini-reasoning 모델은 교육용 애플리케이션에 이상적입니다. 학생들에게 개인화된 피드백과 지원을 제공하는 대화형 학습 도구를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
- 로컬 챗봇: Phi-4 모델을 사용하여 사용자에게 정보와 지원에 대한 즉각적인 액세스를 제공하는 로컬 챗봇을 구축할 수 있습니다. 작은 크기 덕분에 모바일 장치 및 기타 리소스가 제한된 환경에 배포할 수 있습니다.
- Copilot+ PC: Phi-4 모델은 Copilot+ PC에 최적화되어 사용자에게 원활한 AI 경험을 제공합니다. "Phi Silica" 변형은 메모리에 미리 로드되어 거의 즉각적인 응답 시간을 제공합니다.
- 오프라인 생성: Windows API를 사용하면 오프라인 생성을 Outlook 또는 내부 도구에 통합하여 사용자가 인터넷에 연결되어 있지 않은 경우에도 AI 기능에 액세스할 수 있습니다.
보안 및 책임
Microsoft는 책임감 있고 윤리적인 방식으로 AI 모델을 개발하고 배포하기 위해 노력하고 있습니다. Phi-4 모델도 예외는 아닙니다.
- 책임 원칙: Microsoft의 AI 개발 파이프라인은 책임성, 공정성, 신뢰성, 안전성 및 포용성을 포함하는 책임 원칙에 부합합니다.
- 사후 훈련: Phi-4 모델은 공개 및 내부 "유용성/무해성" 지향 데이터 세트에서 SFT, 직접 선호도 최적화 및 RLHF를 사용하여 사후 훈련을 거칩니다. 이는 모델이 안전하고 신뢰할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.
- 모델 카드: Microsoft는 모델의 잔존 제한 사항 및 완화 조치를 자세히 설명하는 "카드"를 게시합니다. 이는 사용자에게 투명성을 제공하고 모델 사용 방법에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
SLM의 미래
Phi-4 모델은 소형 언어 모델(SLM) 개발에 있어 중요한 진전을 의미합니다. 향상된 추론 능력과 작은 크기 및 효율성이 결합되어 많은 애플리케이션에서 더 큰 언어 모델(LLM)에 대한 강력한 대안이 됩니다.
SLM이 계속 개선됨에 따라 AI 환경에서 점점 더 중요한 역할을 수행할 가능성이 높습니다. 리소스가 제한된 장치에서 실행하고 빠르고 효율적인 성능을 제공하는 능력은 교육 도구에서 로컬 챗봇, 에지 컴퓨팅 장치에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 적합합니다.
오픈 소스 원칙과 책임감 있는 AI 개발에 대한 Microsoft의 약속은 Phi-4 모델을 AI 커뮤니티에 귀중한 리소스로 더욱 자리매김합니다. 이러한 강력한 도구에 대한 액세스를 민주화함으로써 Microsoft는 개발자가 사회 전체에 혜택을 줄 수 있는 혁신적이고 영향력 있는 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다.
기술적 측면에 대한 자세한 분석
Phi-4 아키텍처와 훈련의 세부 사항을 더 자세히 살펴보면 이러한 SLM이 그렇게 인상적인 추론 능력을 달성할 수 있도록 하는 혁신적인 기술이 드러납니다. 신중하게 큐레이팅된 데이터 세트, 정교한 훈련 알고리즘 및 효율성에 대한 집중의 조합으로 강력하고 실용적인 모델 제품군이 탄생했습니다.
데이터 큐레이션 및 준비
모든 머신 러닝 모델의 성공은 훈련에 사용되는 데이터의 품질과 관련성에 달려 있습니다. Microsoft는 Phi-4 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 세트를 큐레이팅하고 준비하는 데 상당한 노력을 기울였습니다.
- OpenAI의 o3-mini의 추론 체인: 이 모델은 OpenAI의 o3-mini 모델에서 생성된 추론 체인을 활용하여 복잡한 추론 프로세스에 관련된 단계를 학습합니다. 이러한 체인은 SLM이 따라야 할 자세한 로드맵을 제공하여 기본 논리에 대한 더 깊은 이해를 개발할 수 있도록 합니다.
- 합성 수학 문제: Phi-4-mini-reasoning 모델은 DeepSeek-R1이 생성한 100만 개의 수학 문제 합성 데이터 세트에서 훈련됩니다. 이 데이터 세트는 다양한 수학적 과제를 제공하여 모델이 강력한 문제 해결 능력을 개발할 수 있도록 합니다.
- 유용성/무해성 데이터 세트: 이 모델은 유용성과 무해성을 촉진하도록 설계된 데이터 세트를 사용하여 사후 훈련을 거칩니다. 이는 모델이 안전하고 책임감 있는 출력을 생성하는 데 도움이 됩니다.
훈련 알고리즘
Phi-4 모델은 지도 학습, 강화 학습 및 증류의 조합을 사용하여 훈련됩니다. 이러한 기술은 함께 작동하여 추론 작업을 위해 모델을 최적화하고 정확하고 효율적인지 확인합니다.
- 지도 학습 미세 조정 (SFT): SFT는 OpenAI의 o3-mini 모델에서 생성된 추론 체인에서 모델을 미세 조정하는 데 사용됩니다. 이를 통해 모델은 복잡한 추론 프로세스의 특징인 특정 패턴과 관계를 학습할 수 있습니다.
- 강화 학습 (RL): RL은 추론의 정확성과 효율성을 기반으로 보상 신호를 최대화하도록 Phi-4-reasoning-plus 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 이는 모델이 효과적이고 계산적으로 효율적인 문제 해결 전략을 개발하도록 장려합니다.
- 증류: 증류는 더 크고 복잡한 모델에서 더 작은 Phi-4 모델로 지식을 전송하는 데 사용됩니다. 이를 통해 SLM은 컴팩트한 크기와 효율성을 유지하면서 훨씬 더 큰 모델과 비슷한 성능 수준을 달성할 수 있습니다.
효율성 최적화
Phi-4 모델을 개발하는 데 있어 주요 목표 중 하나는 효율성을 위해 최적화하는 것이었습니다. 이는 설계 및 훈련의 여러 측면에 반영됩니다.
- 컴팩트 아키텍처: Phi-4 모델은 필요한 파라미터 수를 최소화하는 컴팩트 아키텍처로 설계되었습니다. 이는 모델 실행의 계산 비용을 줄이고 리소스가 제한된 장치에 배포하는 데 적합합니다.
- 양자화: 양자화는 모델의 메모리 공간을 줄이고 추론 속도를 향상시키는 데 사용됩니다. 여기에는 모델의 파라미터를 더 적은 비트를 사용하여 표현하는 것이 포함되며, 이는 모델 실행의 계산 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
- 하드웨어 가속: Phi-4 모델은 CPU, GPU 및 NPU를 포함한 다양한 플랫폼에서 하드웨어 가속에 최적화되어 있습니다. 이를 통해 광범위한 장치에서 최대 성능을 달성할 수 있습니다.
AI의 미래에 미치는 영향
Phi-4 모델은 AI 개발에 있어 중요한 진전을 의미하며, 설계된 특정 애플리케이션을 훨씬 넘어서는 영향을 미칩니다. 비교적 작은 크기와 계산 리소스로 높은 성능을 달성하는 능력은 광범위한 설정에서 AI를 배포할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.
AI의 민주화
Phi-4 모델은 대규모 계산 리소스나 독점 데이터 세트에 대한 액세스 없이도 강력한 AI 기능을 달성할 수 있다는 사실을 입증합니다. 이는 AI에 대한 액세스를 민주화하여 개발자와 연구자가 제한된 리소스로도 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다.
에지 컴퓨팅
Phi-4 모델의 작은 크기와 효율성은 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 적합합니다. 이를 통해 AI를 데이터 소스에 더 가깝게 배포하여 대기 시간을 줄이고 응답성을 향상시킬 수 있습니다. 에지 컴퓨팅은 제조에서 의료, 운송에 이르기까지 광범위한 산업에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다.
개인화된 AI
Phi-4 모델은 개별 사용자 또는 조직의 특정 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의하고 조정할 수 있습니다. 이를 통해 각 사용자의 고유한 요구 사항에 맞는 개인화된 AI 경험을 만들 수 있습니다. 개인화된 AI는 생산성을 향상시키고, 학습을 개선하고, 전반적인 웰빙을 향상시킬 잠재력이 있습니다.
지속 가능한 AI
Phi-4 모델은 더 적은 에너지와 계산 리소스를 필요로 하는 더 큰 언어 모델에 대한 보다 지속 가능한 대안입니다. 이는 AI의 환경 영향을 줄이고 책임감 있고 지속 가능한 방식으로 배포할 수 있도록 하는 데 중요합니다.
Microsoft Phi-4-Reasoning 모델은 끊임없이 진화하는 AI 세계에서 또 다른 반복일 뿐만 아니라 패러다임 전환입니다. 그들은 지능이 크기와 계산 능력의 기능일 뿐만 아니라 영리한 설계, 데이터의 신중한 큐레이션 및 혁신적인 훈련 기술을 통해 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 모델이 계속 진화함에 따라 AI에 대한 새로운 가능성을 열고 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시킬 준비가 되어 있습니다.