Een jaar na de introductie van de reeks kleine taalmodellen (SLM’s) met de release van Phi-3 op Azure AI Foundry, heeft Microsoft zijn next-generation modellen onthuld: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus en Phi-4-mini-reasoning. Deze innovaties markeren een keerpunt voor SLM’s en herdefiniëren wat haalbaar is met compacte en efficiënte AI.
Het begin van Phi-Reasoning modellen
De nieuwe Phi-reasoning modellen zijn ontworpen om inference-time scaling te benutten voor complexe taken die multi-step decomposition en interne reflectie vereisen. Deze modellen demonstreren uitzonderlijke mogelijkheden op het gebied van wiskundig redeneren, waardoor ze zichzelf vestigen als de basis voor agent-achtige applicaties die ingewikkelde en veelzijdige taken aankunnen. Historisch gezien waren dergelijke mogelijkheden exclusief voorbehouden aan aanzienlijk grotere modellen. De Phi-reasoning modellen introduceren een nieuwe categorie SLM’s die distillatie, reinforcement learning en hoogwaardige data gebruiken om een balans te vinden tussen grootte en prestaties. Hun compacte formaat maakt ze geschikt voor omgevingen met lage latentie, terwijl hun robuuste redeneervermogen wedijvert met dat van veel grotere modellen. Deze mix van efficiëntie en capaciteit stelt zelfs apparaten met beperkte middelen in staat om complexe redeneertaken effectief uit te voeren.
Phi-4-Reasoning en Phi-4-Reasoning-Plus: Een diepere duik
Phi-4-Reasoning: Het Open-Weight Reasoning model
Phi-4-reasoning onderscheidt zich als een open-weight reasoning model met 14 miljard parameters. Het is ontworpen om te concurreren met aanzienlijk grotere modellen in complexe redeneertaken. Dit model is getraind door middel van supervised fine-tuning van Phi-4 op zorgvuldig samengestelde reasoning voorbeelden afgeleid van OpenAI’s o3-mini. Phi-4-reasoning genereert gedetailleerde reasoning chains, waardoor extra rekentijd tijdens inference effectief wordt benut. Deze prestatie onderstreept hoe nauwkeurige data curation en hoogwaardige synthetische datasets kleinere modellen in staat stellen om te wedijveren met hun grotere tegenhangers.
Phi-4-Reasoning-Plus: Redeneren verbeteren met Reinforcement Learning
Voortbouwend op de mogelijkheden van Phi-4-reasoning, ondergaat Phi-4-reasoning-plus verdere training met reinforcement learning om extra rekentijd tijdens inference te benutten. Het verwerkt 1,5 keer meer tokens dan Phi-4-reasoning, wat resulteert in een verbeterde nauwkeurigheid.
Prestatie benchmarks
Ondanks hun aanzienlijk kleinere formaat presteren zowel Phi-4-reasoning als Phi-4-reasoning-plus beter dan OpenAI’s o1-mini en DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B over verschillende benchmarks, waaronder wiskundig redeneren en wetenschappelijke onderzoeken op PhD-niveau. Indrukwekkend genoeg overtreffen ze zelfs het volledige DeepSeek-R1 model (met 671 miljard parameters) op de AIME 2025 test, die dient als de kwalificatiewedstrijd voor de USA Math Olympiad van 2025. Beide modellen zijn direct toegankelijk op Azure AI Foundry en Hugging Face.
Phi-4-Mini-Reasoning: Compacte krachtpatser voor beperkte omgevingen
Phi-4-mini-reasoning is specifiek ontworpen om te voldoen aan de vraag naar een compact reasoning model. Dit transformer-gebaseerde taalmodel is geoptimaliseerd voor wiskundig redeneren en biedt hoogwaardige, stapsgewijze probleemoplossende mogelijkheden in omgevingen waar rekenkracht of latentie beperkt is. Het is gefinetuned met behulp van synthetische data gegenereerd door het Deepseek-R1 model en balanceert efficiëntie effectief met geavanceerde redeneervermogens. Dit maakt het ideaal voor educatieve applicaties, embedded tutoring systemen en lichtgewicht deployments op edge- of mobiele systemen. Het model is getraind op meer dan een miljoen diverse wiskundige problemen, variërend in moeilijkheidsgraad van de middelbare school tot PhD-niveau, wat de veelzijdigheid en effectiviteit in een breed scala aan educatieve contexten garandeert.
Phi in Actie: Grenzen verleggen
De evolutie van Phi in het afgelopen jaar heeft de grenzen van kwaliteit ten opzichte van grootte voortdurend verlegd, waarbij de familie zich uitbreidt met nieuwe functies die zijn afgestemd op uiteenlopende behoeften. Deze modellen kunnen lokaal worden uitgevoerd op zowel CPU’s als GPU’s op een verscheidenheid aan Windows 11 apparaten, wat flexibiliteit en toegankelijkheid biedt aan gebruikers met verschillende hardwareconfiguraties.
Integratie met Copilot+ PC’s: Een nieuw tijdperk van AI-aangedreven computing
Phi modellen vormen een integraal onderdeel van Copilot+ PC’s, waarbij gebruik wordt gemaakt van de NPU-geoptimaliseerde Phi Silica variant. Deze zeer efficiënte versie van Phi, beheerd door het operating system, is ontworpen om vooraf in het geheugen te worden geladen, wat snelle responstijden en een energiezuinige token throughput biedt. Hierdoor kan het gelijktijdig met andere applicaties op de PC worden aangeroepen, wat de multitasking mogelijkheden en de algehele systeemprestaties verbetert.
Real-World Applicaties
Phi modellen worden al gebruikt in core experiences zoals Click to Do, dat intelligente teksttools biedt voor alle content op het scherm. Ze zijn ook beschikbaar als developer API’s voor naadloze integratie in applicaties. De modellen worden momenteel gebruikt in verschillende productiviteitsapplicaties zoals Outlook, waar ze offline Copilot summarization functies bieden. De Phi-4-reasoning en Phi-4-mini-reasoning modellen maken gebruik van low-bit optimizations voor Phi Silica en zullen binnenkort beschikbaar zijn om te draaien op Copilot+ PC NPU’s.
Microsoft’s Commitment aan Verantwoorde AI en Veiligheid
Bij Microsoft is verantwoorde AI een fundamenteel principe dat de ontwikkeling en deployment van AI systemen, inclusief de Phi modellen, stuurt. De Phi modellen zijn ontwikkeld in overeenstemming met de Microsoft AI principles: accountability, transparency, fairness, reliability en safety, privacy en security, en inclusiveness. De Phi familie van modellen hanteert een robuuste aanpak van post-training safety, waarbij een combinatie van Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO) en Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) technieken wordt gebruikt om hun verantwoorde en ethische gebruik te garanderen.
De Technische Basis van Phi Modellen: Een Gedetailleerd Onderzoek
Microsoft’s Phi modellen vertegenwoordigen een belangrijke vooruitgang op het gebied van kleine taalmodellen, met name in hun vermogen om complexe redeneertaken uit te voeren met relatief weinig parameters. Dit gedeelte gaat dieper in op de technische details die deze modellen in staat stellen om dergelijke indrukwekkende prestaties te leveren.
Architecturale Innovaties
De Phi modellen zijn gebaseerd op de transformer architectuur, een deep learning model dat een revolutie heeft teweeggebracht in natural language processing. Transformers zijn uitstekend in het vastleggen van lange-afstandsafhankelijkheden in tekst, waardoor de modellen de context en nuances van taal kunnen begrijpen.
Attention Mechanisme: De kern van de transformer architectuur is het attention mechanisme, dat het model in staat stelt zich te concentreren op de meest relevante delen van de input bij het genereren van output. Dit is vooral belangrijk voor redeneertaken, waarbij het model de belangrijkste informatie en relaties moet identificeren om tot een correcte conclusie te komen.
Scaled Dot-Product Attention: Phi modellen maken gebruik van scaled dot-product attention, een verfijnde versie van het attention mechanisme dat een schaalfactor bevat om te voorkomen dat de dot products te groot worden, wat kan leiden tot instabiliteit tijdens de training.
Multi-Head Attention: Om verschillende aspecten van de input vast te leggen, gebruiken Phi modellen multi-head attention, waarbij meerdere attention mechanismen parallel werken. Elk hoofd concentreert zich op een andere subset van de input, waardoor het model complexere representaties kan leren.
Feed-Forward Networks: Na de attention lagen bevat de transformer architectuur feed-forward networks die de informatie verder verwerken. Deze networks bestaan uit meerdere lagen neuronen die leren om features te extraheren uit de attention outputs.
Training Methodologieën: Een Multi-faceted Aanpak
De training van Phi modellen omvat een combinatie van technieken, waaronder supervised fine-tuning, reinforcement learning en data distillation.
Supervised Fine-Tuning (SFT): Supervised fine-tuning omvat het trainen van het model op een gelabelde dataset, waarbij de input een vraag of probleem is en de output het correcte antwoord of de oplossing is. Dit helpt het model om specifieke inputs te associëren met de corresponderende outputs.
Reinforcement Learning (RL): Reinforcement learning is een techniek waarbij het model leert beslissingen te nemen door te interageren met een omgeving en beloningen of straffen te ontvangen voor zijn acties. In de context van taalmodellen kan de omgeving een set regels of beperkingen zijn en kan de beloning gebaseerd zijn op de nauwkeurigheid van de antwoorden van het model.
Data Distillation: Data distillation is een techniek waarbij een kleiner model wordt getraind om het gedrag van een groter, complexer model na te bootsen. Dit stelt het kleinere model in staat om prestaties te leveren die vergelijkbaar zijn met het grotere model, terwijl er minder resources nodig zijn.
Data Curation: De Hoeksteen van Prestaties
De prestaties van Phi modellen zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit van de data die voor de training wordt gebruikt. Microsoft heeft aanzienlijke inspanningen geleverd om hoogwaardige datasets samen te stellen die specifiek zijn ontworpen voor redeneertaken.
Synthetische Data Generatie: Om de beschikbare data aan te vullen, heeft Microsoft technieken ontwikkeld voor het genereren van synthetische data die de kenmerken van real-world data nabootsen. Dit stelt de modellen in staat om te worden getraind op een grotere en meer diverse dataset, wat hun generalisatievermogen verbetert.
Data Filtering: Microsoft past strenge data filtering technieken toe om noisy of irrelevante data uit de training dataset te verwijderen. Dit zorgt ervoor dat de modellen worden getraind op schone en nauwkeurige data, wat leidt tot betere prestaties.
Data Augmentation: Data augmentation technieken worden gebruikt om de diversiteit van de training dataset te vergroten door transformaties toe te passen op de bestaande data. Dit helpt de modellen om robuuster te zijn tegen variaties in de input.
Optimization Technieken: Balanceren van Efficiëntie en Nauwkeurigheid
Phi modellen zijn geoptimaliseerd voor zowel efficiëntie als nauwkeurigheid, waardoor ze kunnen draaien op resource-constrained apparaten zonder in te boeten aan prestaties.
Quantization: Quantization is een techniek waarbij de precisie van de parameters van het model wordt verminderd, wat de memory footprint en computational requirements van het model vermindert.
Pruning: Pruning is een techniek waarbij minder belangrijke verbindingen in het model worden verwijderd, wat de grootte en complexiteit van het model vermindert.
Knowledge Distillation: Knowledge distillation omvat het overdragen van kennis van een groter, complexer model naar een kleiner model. Dit stelt het kleinere model in staat om prestaties te leveren die vergelijkbaar zijn met het grotere model, terwijl er minder resources nodig zijn.
De Phi Silica NPU: Een Hardware-Software Synergistische Aanpak
Microsoft’s Phi modellen zijn ontworpen om nauw te worden geïntegreerd met de Phi Silica NPU (Neural Processing Unit), een gespecialiseerde hardware accelerator die is geoptimaliseerd voor deep learning workloads.
Low-Bit Optimization: De Phi Silica NPU ondersteunt low-bit optimization, waardoor de modellen kunnen draaien met verminderde precisie, waardoor hun memory footprint en computational requirements verder worden verminderd.
Pre-Loading in Geheugen: De Phi modellen zijn ontworpen om vooraf in het geheugen te worden geladen, waardoor ze snel en efficiënt kunnen worden aangeroepen.
Operating System Beheer: De Phi Silica NPU wordt beheerd door het operating system, waardoor het naadloos kan worden geïntegreerd in de user experience.
Samenvattend vertegenwoordigen Microsoft’s Phi modellen een belangrijke prestatie op het gebied van kleine taalmodellen. Door innovatieve architecturale ontwerpen, rigoureuze training methodologieën, zorgvuldige data curation en hardware-software co-design te combineren, heeft Microsoft een familie van modellen gecreëerd die zowel krachtig als efficiënt zijn, waardoor een breed scala aan AI-aangedreven applicaties mogelijk wordt.