Phi फॅमिलीचा विस्तार: मल्टीमॉडल क्षमतांचा परिचय
मायक्रोसॉफ्टने स्मॉल लँग्वेज मॉडेल्स (SLMs) च्या क्षेत्रात Phi फॅमिली सादर केली आहे, जी कॉम्पॅक्ट मॉडेल्सचा एक संच आहे. Phi ची चौथी आवृत्ती डिसेंबरमध्ये सादर केली गेली होती, आणि आता, मायक्रोसॉफ्टने दोन नवीन मॉडेल्स सादर केले आहेत: Phi-4-multimodal आणि Phi-4-mini. हे नवीन मॉडेल्स Azure AI Foundry, Hugging Face, आणि Nvidia API Catalog द्वारे MIT लायसन्स अंतर्गत उपलब्ध असतील.
Phi-4-multimodal हे 5.6 अब्ज पॅरामीटर असलेले मॉडेल आहे, जे ‘मिक्सचर-ऑफ-LoRAs’ (Low-Rank Adaptations) नावाचे एक प्रगत तंत्रज्ञान वापरते. हे मॉडेल स्पीच, व्हिज्युअल इनपुट आणि टेक्स्ट डेटावर एकाच वेळी प्रक्रिया करण्यास सक्षम आहे. LoRAs हे मोठ्या लँग्वेज मॉडेलची विशिष्ट कार्यांमध्ये कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी एक नवीन पद्धत आहे, ज्यामुळे सर्व पॅरामीटर्समध्ये मोठ्या प्रमाणात ফাইন-ट्यूनिंगची (fine-tuning) गरज टाळता येते. त्याऐवजी, LoRA वापरणारे डेव्हलपर्स मॉडेलमध्ये नवीन वेट्स (weights) कमी प्रमाणात टाकतात. फक्त हे नवीन वेट्स प्रशिक्षित केले जातात, ज्यामुळे प्रक्रिया खूप जलद आणि कमी मेमरी वापरणारी होते. याचा परिणाम म्हणजे अधिक हलके मॉडेल्स तयार होतात, जे स्टोअर करणे, शेअर करणे आणि उपयोजित करणे सोपे आहे.
या कार्यक्षमतेचे परिणाम महत्त्वाचे आहेत. Phi-4-multimodal कमी लेटन्सी (latency) इन्फरन्स (inference) प्राप्त करते – म्हणजे ते माहितीवर प्रक्रिया करून खूप लवकर प्रतिसाद देऊ शकते – आणि डिव्हाइसवर चालण्यासाठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहे. यामुळे कम्प्युटेशनल ओव्हरहेड (overhead) कमी होते, ज्यामुळे पूर्वी पुरेसे प्रोसेसिंग पॉवर नसलेल्या उपकरणांवर प्रगत AI ॲप्लिकेशन्स चालवणे शक्य होते.
संभाव्य उपयोग: स्मार्टफोनपासून ते वित्तीय सेवांपर्यंत
Phi-4-multimodal चे संभाव्य उपयोग विविध आणि दूरगामी आहेत. कल्पना करा की हे मॉडेल स्मार्टफोनवर सहजतेने काम करते, वाहनांमधील प्रगत वैशिष्ट्ये सक्षम करते किंवा हलके एंटरप्राइझ ॲप्लिकेशन्स चालवते. एक उत्तम उदाहरण म्हणजे बहुभाषिक वित्तीय सेवा ॲप्लिकेशन, जे वापरकर्त्याच्या विविध भाषांमधील प्रश्नांना समजू शकते आणि प्रतिसाद देऊ शकते, डॉक्युमेंट्ससारख्या व्हिज्युअल डेटावर प्रक्रिया करू शकते आणि हे सर्व वापरकर्त्याच्या डिव्हाइसवर कार्यक्षमतेने करू शकते.
उद्योग विश्लेषक Phi-4-multimodal ची परिवर्तनकारी क्षमता ओळखत आहेत. हे डेव्हलपर्ससाठी एक महत्त्वाचे पाऊल मानले जाते, विशेषतः जे मोबाइल डिव्हाइस किंवा कम्प्युटेशनल संसाधने मर्यादित असलेल्या वातावरणासाठी AI-चालित ॲप्लिकेशन्स तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करतात.
फॉरेस्टरचे उपाध्यक्ष आणि मुख्य विश्लेषक चार्ली डाई, मॉडेलच्या मजकूर, प्रतिमा आणि ऑडिओ प्रक्रियेला मजबूत तर्क क्षमतांसह एकत्रित करण्याच्या क्षमतेवर प्रकाश टाकतात. ते यावर जोर देतात की हे संयोजन AI ॲप्लिकेशन्सची क्षमता वाढवते, ज्यामुळे डेव्हलपर्स आणि उद्योगांना “बहुमुखी, कार्यक्षम आणि स्केलेबल सोल्यूशन्स” मिळतात.
एव्हरेस्ट ग्रुपचे भागीदार युगल जोशी, कॉम्प्युट-मर्यादित वातावरणात उपयोजनासाठी मॉडेलची योग्यता मान्य करतात. ते नमूद करतात की मोबाइल डिव्हाइस सर्व जनरेटिव्ह AI उपयोगांसाठी आदर्श प्लॅटफॉर्म नसतील, परंतु ते नवीन SLMs ना डीपसीक (DeepSeek) पासून प्रेरणा घेणारे मानतात, डीपसीक (DeepSeek) मोठ्या प्रमाणावर कम्प्युट इन्फ्रास्ट्रक्चरवरील अवलंबित्व कमी करण्यावर लक्ष केंद्रित करणारा उपक्रम आहे.
बेंचमार्किंग कार्यप्रदर्शन: सामर्थ्ये आणि वाढीसाठी क्षेत्रे
बेंचमार्क कार्यक्षमतेच्या बाबतीत, Phi-4-multimodal, Gemini-2.0-Flash आणि GPT-4o-realtime-preview सारख्या मॉडेल्सच्या तुलनेत, विशेषतः स्पीच क्वेश्चन आंसरिंग (QA) कार्यांमध्ये कार्यक्षमतेत थोडा फरक दर्शवते. मायक्रोसॉफ्ट मान्य करते की Phi-4 मॉडेल्सचा लहान आकार प्रश्न-उत्तरांसाठी तथ्यात्मक ज्ञान टिकवून ठेवण्याची क्षमता मर्यादित करतो. तथापि, कंपनी मॉडेलच्या भविष्यातील आवृत्त्यांमध्ये ही क्षमता वाढवण्यासाठी सतत प्रयत्न करत आहे.
असे असूनही, Phi-4-multimodal इतर क्षेत्रांमध्ये प्रभावी सामर्थ्य दर्शवते. विशेषतः, ते गणितीय आणि वैज्ञानिक तर्क, ऑप्टिकल कॅरेक्टर रेकग्निशन (OCR), आणि व्हिज्युअल सायन्स रिझनिंग (visual science reasoning) यासारख्या कार्यांमध्ये Gemini-2.0-Flash Lite आणि Claude-3.5-Sonnet, यांसारख्या अनेक लोकप्रिय LLMs पेक्षा चांगले कार्यप्रदर्शन करते. शैक्षणिक सॉफ्टवेअरपासून ते वैज्ञानिक संशोधन साधनांपर्यंत विविध प्रकारच्या ॲप्लिकेशन्ससाठी ही महत्त्वपूर्ण क्षमता आहे.
Phi-4-mini: कॉम्पॅक्ट आकार, प्रभावी कार्यप्रदर्शन
Phi-4-multimodal सोबतच, मायक्रोसॉफ्टने Phi-4-mini देखील सादर केले. हे मॉडेल 3.8 अब्ज पॅरामीटर्ससह आणखी कॉम्पॅक्ट आहे. हे डेन्स डिकोडर-ओन्ली ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरवर आधारित आहे आणि 128,000 टोकन्सपर्यंतच्या सीक्वेन्सला (sequences) सपोर्ट करते.
मायक्रोसॉफ्टमधील जनरेटिव्ह AI चे उपाध्यक्ष वेईझू चेन, Phi-4-mini च्या लहान आकार असूनही त्याच्या प्रभावी कार्यक्षमतेवर प्रकाश टाकतात. नवीन मॉडेल्सबद्दल तपशीलवार माहिती देणाऱ्या एका ब्लॉग पोस्टमध्ये, ते नमूद करतात की Phi-4-mini “टेक्स्ट-आधारित कार्यांमध्ये, तर्क, गणित, कोडिंग, सूचना-पालन आणि फंक्शन-कॉलिंगसह मोठ्या मॉडेल्सपेक्षा चांगले कार्यप्रदर्शन करत आहे.” हे विशिष्ट ॲप्लिकेशन डोमेनमध्ये महत्त्वपूर्ण मूल्य देण्यासाठी लहान मॉडेल्सची क्षमता दर्शवते.
IBM चे ग्रेनाइट अपडेट्स: तर्क क्षमता वाढवणे
SLMs मधील प्रगती फक्त मायक्रोसॉफ्टपुरती मर्यादित नाही. IBM ने आपल्या ग्रॅनाइट फाउंडेशनल मॉडेल्सच्या फॅमिलीमध्ये एक अपडेट देखील जारी केले आहे, ज्यामध्ये ग्रेनाइट 3.2 2B आणि 8B मॉडेल्स सादर केले आहेत. या नवीन मॉडेल्समध्ये सुधारित “चेन ऑफ थॉट” क्षमता आहेत, जी तर्क क्षमता वाढवण्याचा एक महत्त्वाचा पैलू आहे. ही सुधारणा मॉडेल्सना त्यांच्या पूर्ववर्तींच्या तुलनेत उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन प्राप्त करण्यास अनुमती देते.
शिवाय, IBM ने डॉक्युमेंट अंडरस्टँडिंग (document understanding) कार्यांसाठी विशेषतः डिझाइन केलेले एक नवीन व्हिजन लँग्वेज मॉडेल (VLM) सादर केले आहे. हे VLM, DocVQA, ChartQA, AI2D, आणि OCRBench1 सारख्या बेंचमार्कवर Llama 3.2 11B आणि Pixtral 12B सारख्या मोठ्या मॉडेल्सच्या तुलनेत समान किंवा अधिक चांगले कार्यप्रदर्शन दर्शवते. हे विशिष्ट डोमेनमध्ये स्पर्धात्मक कार्यप्रदर्शन देण्यासाठी लहान, विशेष मॉडेल्सची वाढती प्रवृत्ती दर्शवते.
ऑन-डिव्हाइस AI चे भविष्य: एक प्रतिमान बदल
Phi-4-multimodal आणि Phi-4-mini ची ओळख, IBM च्या ग्रॅनाइट अपडेट्ससह, भविष्यात विविध उपकरणांवर शक्तिशाली AI क्षमता सहज उपलब्ध होण्याच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल दर्शवते. या बदलाचे विविध उद्योग आणि ॲप्लिकेशन्ससाठी महत्त्वपूर्ण परिणाम आहेत:
- AI चे लोकशाहीकरण: लहान, अधिक कार्यक्षम मॉडेल्स AI ला मोठ्या प्रमाणावर कम्प्युटिंग संसाधनांची गरज नसलेल्या डेव्हलपर्स आणि वापरकर्त्यांसाठी AI सुलभ करतात.
- वर्धित गोपनीयता आणि सुरक्षितता: ऑन-डिव्हाइस प्रोसेसिंगमुळे क्लाउडवर संवेदनशील डेटा पाठवण्याची गरज कमी होते, ज्यामुळे गोपनीयता आणि सुरक्षितता वाढते.
- सुधारित प्रतिसाद आणि लेटन्सी: लोकल प्रोसेसिंगमुळे क्लाउड-आधारित AI शी संबंधित विलंब दूर होतो, ज्यामुळे जलद प्रतिसाद मिळतात आणि वापरकर्त्याचा अनुभव अधिक चांगला होतो.
- ऑफलाइन कार्यक्षमता: ऑन-डिव्हाइस AI इंटरनेट कनेक्शनशिवाय देखील कार्य करू शकते, ज्यामुळे दुर्गम किंवा कमी-कनेक्टिव्हिटी असलेल्या वातावरणातील ॲप्लिकेशन्ससाठी नवीन शक्यता निर्माण होतात.
- कमी ऊर्जा वापर: लहान मॉडेल्सना ऑपरेट करण्यासाठी कमी ऊर्जा लागते, ज्यामुळे मोबाइल उपकरणांची बॅटरी लाइफ वाढते आणि पर्यावरणीय प्रभाव कमी होतो.
- एज कम्प्युटिंग ॲप्लिकेशन्स: यामध्ये ऑटोमोटिव्ह ड्रायव्हिंग (automotive driving), स्मार्ट मॅन्युफॅक्चरिंग (smart manufacturing) आणि रिमोट हेल्थकेअर (remote healthcare) यांसारख्या क्षेत्रांचा समावेश आहे.
SLMs मधील प्रगती AI लँडस्केपमध्ये एक प्रतिमान बदल घडवत आहे. मोठी लँग्वेज मॉडेल्स महत्त्वाची भूमिका बजावत असताना, Phi फॅमिलीसारख्या कॉम्पॅक्ट, कार्यक्षम मॉडेल्सचा उदय भविष्यासाठी मार्ग मोकळा करत आहे, जिथे AI अधिक व्यापक, सुलभ आणि आपल्या दैनंदिन जीवनात एकत्रित होईल. केवळ आकाराऐवजी कार्यक्षमता, विशिष्टता आणि आपण दररोज वापरत असलेल्या उपकरणांवर थेट शक्तिशाली AI क्षमता प्रदान करण्याच्या क्षमतेवर लक्ष केंद्रित केले जात आहे. ही प्रवृत्ती अधिक वेगाने वाढण्याची शक्यता आहे, ज्यामुळे विविध क्षेत्रांमध्ये आणखी नाविन्यपूर्ण ॲप्लिकेशन्स आणि AI चा व्यापक अवलंब होईल. संसाधने-मर्यादित उपकरणांवर मल्टीमॉडल इनपुट समजून घेण्यासारखी जटिल कार्ये करण्याची क्षमता, कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या उत्क्रांतीमध्ये एक नवीन अध्याय उघडते.
अधिकाधिक बुद्धिमान आणि सक्षम SLM तयार करण्याची शर्यत सुरू आहे, आणि मायक्रोसॉफ्टची नवीन ऑफर एक मोठे पाऊल आहे.