Microsoft Phi-4-Reasoning: SLM też potrafią!

Microsoft Phi-4-Reasoning: SLM-y Też Potrafią Rozumować Jak Giganci!

Microsoft Phi-4 Reasoning prezentuje kompaktowe, o otwartej wadze (licencja MIT), szybkie, wydajne SLM-y zdolne do zaawansowanego rozumowania.

Microsoft, będąc uprzywilejowanym partnerem OpenAI i współpracując z większością graczy w celu integracji ich modeli AI z Azure AI Foundry, nie stroni od realizowania własnych ścieżek technologicznych. Obejmuje to pracę nad innowacjami w rdzeniu sieci neuronowych, takimi jak intrygujący model BitNet b1.58 oparty na Trit, własne modele SLM o otwartym kodzie źródłowym, a nawet modele pionierskie trzymane w tajemnicy (Project MAI-1).

Rok po wprowadzeniu na rynek serii małych modeli AI (SLM) Phi-3 i dwa miesiące po debiucie 4. generacji z multimodalnym SLM (Phi-4-Multimodal) i maleńkim modelem (Phi-4-mini), Microsoft ogłasza trzy nowe warianty SLM najnowszej generacji: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus i Phi-4-mini-reasoning.

Wypuszczone 30 kwietnia 2025 roku, te „zintegrowane z rozumowaniem” wersje rozszerzają ofertę modeli kompaktowych o otwartej wadze dla programistów, którzy muszą utrzymać niskie opóźnienia, wymagając jednocześnie złożonego rozumowania.

U podstaw podejścia inżynierów Microsoftu do uczynienia swoich SLM-ów „rozumowaniem” leży poleganie na drobnoziarnistej superwizji (SFT) z łańcuchów rozumowania OpenAI o3-mini oraz wykorzystanie uczenia się przez wzmacnianie (RL) dla wersji „plus”. „Dzięki destylacji, uczeniu się przez wzmacnianie i wysokiej jakości danym modele te godzą rozmiar i wydajność” – wyjaśnia Microsoft.

Małe, ale Uzdolnione

Wyniki na różnych wiodących benchmarkach rynku wystarczą, aby konkurencja zbladła: zazwyczaj przy zaledwie 14 miliardach parametrów, Phi-4-reasoning przewyższa DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 miliardów parametrów) w serii AIME 2025, MMLU-Pro lub HumanEval-Plus i zbliża się do kompletnego modelu DeepSeek-R1 (671 miliardów parametrów)! Wariant Phi-4-reasoning-plus, dopasowany do tych samych 14 miliardów parametrów, ale wytrenowany z 1,5 razy większą liczbą tokenów, niemal dorównuje wynikom o3-mini OpenAI na OmniMath! Dla informacji, Phi-4-reasoning korzysta z klasycznego okna kontekstowego 128 000 tokenów, które zostało rozszerzone do 256 000 tokenów dla wersji Phi-4-reasoning-plus.

Zaprojektowany dla systemów wbudowanych, Phi-4-mini-reasoning wyświetla 3,8 miliarda parametrów, syntetyczny zestaw miliona problemów matematycznych wygenerowanych przez DeepSeek-R1 i osiąga wydajność o1-mini na Math-500, przewyższając jednocześnie kilka modeli z 7 do 8 miliardami parametrów. Dzięki ultra-małemu rozmiarowi model ten idealnie nadaje się do lokalnego wykonywania, w tym na urządzeniach mobilnych, oraz do zaspokojenia potrzeby niemal natychmiastowych odpowiedzi. Jest szczególnie odpowiedni do zastosowań edukacyjnych i lokalnych chatbotów.

Otwarte Modele do Różnych Zastosowań

Po stronie wdrożeniowej, CISO znajdą te modele już zoptymalizowane dla Copilot+ PC: wariant NPU „Phi Silica” jest wstępnie załadowany do pamięci i zapewnia niemal natychmiastowy czas reakcji, gwarantując energooszczędną kohabitację z aplikacjami biznesowymi. Interfejsy API systemu Windows umożliwiają integrację generowania offline z Outlookiem lub narzędziami wewnętrznymi.

Pod względem bezpieczeństwa, Microsoft twierdzi, że potok jest zgodny z jego zasadami odpowiedzialności – odpowiedzialności, uczciwości, niezawodności, bezpieczeństwa i włączenia. Modele przechodzą post-trening łączący SFT, Direct Preference Optimization i RLHF z publicznych i wewnętrznych zestawów zorientowanych na „pomocność/nieszkodliwość”. Microsoft publikuje również „Karty” swoich modeli, które szczegółowo opisują pozostałe ograniczenia i środki łagodzące.

Dostępne już teraz w Azure AI Foundry, Hugging Face i GitHub Models, trzy modele są publikowane na podstawie bardzo permisywnej licencji MIT, otwierając drogę do lokalnej inferencji, a także hybrydowych wdrożeń w chmurze. Dla zespołów ds. bezpieczeństwa i architektury, ta nowa generacja SLM-ów oferuje wiarygodną alternatywę dla masywnych LLM-ów, z obniżonym TCO, wykonywaniem lokalnym, a także na krawędzi oraz zwiększoną kontrolą nad danymi. Modele te są dowodem niesamowitego postępu dokonanego przez SLM-y w ciągu roku i ich niesamowitego potencjału we wszechświecie poszukującym tańszej i bardziej energooszczędnej i oszczędnej w zasoby sztucznej inteligencji.

Głębsze Zanurzenie się w Możliwościach Rozumowania Phi-4

Pojawienie się rodziny modeli Phi-4 stanowi znaczący krok naprzód w rozwoju małych modeli językowych (SLM). To, co wyróżnia te modele, to ich zwiększone zdolności rozumowania, osiągnięte dzięki innowacyjnym technikom szkoleniowym i skupieniu się na wysokiej jakości danych. Zaangażowanie Microsoftu w zasady open source dodatkowo demokratyzuje dostęp do tych potężnych narzędzi, umożliwiając programistom integrację zaawansowanych możliwości AI z szeroką gamą aplikacji.

Zrozumienie Architektury

Modele Phi-4 są zbudowane na architekturze transformatora, sprawdzonym frameworku dla przetwarzania języka naturalnego. Jednak Microsoft wdrożył kilka kluczowych innowacji, aby zoptymalizować modele do zadań rozumowania.

• Drobnoziarnista Superwizja (SFT): Modele są trenowane przy użyciu techniki zwanej drobnoziarnistą superwizją (SFT), która polega na uczeniu się ze szczegółowych łańcuchów rozumowania generowanych przez model o3-mini OpenAI. Pozwala to modelom Phi-4 nauczyć się kroków związanych ze złożonymi procesami rozumowania.
• Uczenie się przez Wzmacnianie (RL): Wariant „plus” modelu Phi-4, Phi-4-reasoning-plus, wykorzystuje uczenie się przez wzmacnianie (RL) do dalszego zwiększania swoich zdolności rozumowania. RL polega na trenowaniu modelu w celu maksymalizacji sygnału nagrody, który w tym przypadku opiera się na dokładności i wydajności jego rozumowania.
• Destylacja: Destylacja jest wykorzystywana do przenoszenia wiedzy z większych, bardziej złożonych modeli do mniejszych modeli Phi-4. Pozwala to SLM-om osiągać poziomy wydajności porównywalne z znacznie większymi modelami, przy jednoczesnym zachowaniu ich kompaktowych rozmiarów i wydajności.

Benchmarking Wydajności

Modele Phi-4 wykazały imponującą wydajność na różnych benchmarkach rozumowania, w niektórych przypadkach przewyższając większe modele. Na przykład Phi-4-reasoning, z zaledwie 14 miliardami parametrów, przewyższa DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 miliardów parametrów) na kilku wymagających zbiorach danych, w tym AIME 2025, MMLU-Pro i HumanEval-Plus. Podkreśla to wydajność i skuteczność architektury i technik treningowych Phi-4.

Wariant Phi-4-reasoning-plus, wytrenowany z 1,5 razy większą liczbą tokenów, osiąga wyniki zbliżone do o3-mini OpenAI na benchmarku OmniMath, demonstrując swoją zdolność do radzenia sobie ze złożonymi problemami rozumowania matematycznego.

Aplikacje i Przypadki Użycia

Modele Phi-4 dobrze nadają się do różnych aplikacji, które wymagają zaawansowanych możliwości rozumowania.

• Narzędzia Edukacyjne: Model Phi-4-mini-reasoning, ze swoimi małymi rozmiarami i wysoką wydajnością, idealnie nadaje się do zastosowań edukacyjnych. Może być używany do tworzenia interaktywnych narzędzi edukacyjnych, które zapewniają uczniom spersonalizowane informacje zwrotne i wsparcie.
• Lokalne Chatboty: Modele Phi-4 mogą być używane do budowania lokalnych chatbotów, które zapewniają użytkownikom natychmiastowy dostęp do informacji i wsparcia. Ich małe rozmiary pozwalają na wdrażanie ich na urządzeniach mobilnych i innych środowiskach o ograniczonych zasobach.
• Komputery PC Copilot+: Modele Phi-4 są zoptymalizowane dla komputerów PC Copilot+, zapewniając użytkownikom bezproblemowe doświadczenie AI. Wariant „Phi Silica” jest wstępnie załadowany do pamięci i zapewnia niemal natychmiastowe czasy reakcji.
• Generowanie Offline: Interfejsy API systemu Windows umożliwiają integrację generowania offline z Outlookiem lub narzędziami wewnętrznymi, umożliwiając użytkownikom dostęp do możliwości AI nawet wtedy, gdy nie są połączeni z Internetem.

Bezpieczeństwo i Odpowiedzialność

Microsoft jest zaangażowany w rozwijanie i wdrażanie modeli AI w sposób odpowiedzialny i etyczny. Modele Phi-4 nie są wyjątkiem.

• Zasady Odpowiedzialności: Potok rozwoju AI Microsoftu jest zgodny z jego zasadami odpowiedzialności, które obejmują odpowiedzialność, uczciwość, niezawodność, bezpieczeństwo i włączenie.
• Post-Trening: Modele Phi-4 przechodzą post-trening przy użyciu SFT, Direct Preference Optimization i RLHF z publicznych i wewnętrznych zbiorów danych zorientowanych na „pomocność/nieszkodliwość”. Pomaga to zapewnić, że modele są bezpieczne i niezawodne.
• Karty Modelu: Microsoft publikuje „Karty” dla swoich modeli, które szczegółowo opisują pozostałe ograniczenia i środki łagodzące. Zapewnia to użytkownikom przejrzystość i pozwala im podejmować świadome decyzje dotyczące sposobu korzystania z modeli.

Przyszłość SLM-ów

Modele Phi-4 stanowią znaczący krok naprzód w rozwoju małych modeli językowych (SLM). Ich zwiększone zdolności rozumowania, w połączeniu z ich małymi rozmiarami i wydajnością, czynią je atrakcyjną alternatywą dla większych modeli językowych (LLM) w wielu aplikacjach.

W miarę jak SLM-y będą się nadal poprawiać, prawdopodobnie będą odgrywać coraz ważniejszą rolę w krajobrazie AI. Ich zdolność do uruchamiania się na urządzeniach o ograniczonych zasobach i zapewniania szybkiej, wydajnej wydajności sprawia, że dobrze nadają się do szerokiego zakresu zastosowań, od narzędzi edukacyjnych po lokalne chatboty i urządzenia do przetwarzania brzegowego.

Zaangażowanie Microsoftu w zasady open source i odpowiedzialny rozwój AI dodatkowo pozycjonuje modele Phi-4 jako cenne zasoby dla społeczności AI. Demokratyzując dostęp do tych potężnych narzędzi, Microsoft umożliwia programistom tworzenie innowacyjnych i wpływowych aplikacji, które mogą przynieść korzyści całemu społeczeństwu.

Bliższe Spojrzenie na Aspekty Techniczne

Zagłębiając się w szczegóły architektury i treningu Phi-4, ujawniamy innowacyjne techniki, które umożliwiają tym SLM-om osiągnięcie tak imponujących zdolności rozumowania. Połączenie starannie dobranych zbiorów danych, wyrafinowanych algorytmów treningowych i skupienia się na wydajności zaowocowało rodziną modeli, które są zarówno potężne, jak i praktyczne.

Dobór i Przygotowanie Danych

Sukces każdego modelu uczenia maszynowego zależy od jakości i trafności danych, na których jest trenowany. Microsoft zainwestował znaczny wysiłek w dobór i przygotowanie zbiorów danych używanych do trenowania modeli Phi-4.

• Łańcuchy Rozumowania z o3-mini OpenAI: Modele wykorzystują łańcuchy rozumowania generowane przez model o3-mini OpenAI, aby nauczyć się kroków związanych ze złożonymi procesami rozumowania. Łańcuchy te zapewniają szczegółowy plan działania dla SLM-ów, umożliwiając im rozwinięcie głębszego zrozumienia leżącej u ich podstaw logiki.
• Syntetyczne Problemy Matematyczne: Model Phi-4-mini-reasoning jest trenowany na syntetycznym zbiorze danych miliona problemów matematycznych wygenerowanych przez DeepSeek-R1. Ten zbiór danych zapewnia różnorodny zakres wyzwań matematycznych, pozwalając modelowi rozwinąć silne umiejętności rozwiązywania problemów.
• Zbiory Danych Pomocności/Nieszkodliwości: Modele przechodzą post-trening przy użyciu zbiorów danych zaprojektowanych w celu promowania pomocności i nieszkodliwości. Pomaga to zapewnić, że modele generują bezpieczne i odpowiedzialne wyniki.

Algorytmy Treningowe

Modele Phi-4 są trenowane przy użyciu kombinacji uczenia nadzorowanego, uczenia się przez wzmacnianie i destylacji. Techniki te współpracują ze sobą, aby zoptymalizować modele do zadań rozumowania i zapewnić, że są zarówno dokładne, jak i wydajne.

• Nadzorowane Dostrajanie (SFT): SFT jest używane do dostrajania modeli na łańcuchach rozumowania generowanych przez model o3-mini OpenAI. Pozwala to modelom nauczyć się określonych wzorców i relacji, które charakteryzują złożone procesy rozumowania.
• Uczenie się przez Wzmacnianie (RL): RL jest używane do trenowania modelu Phi-4-reasoning-plus w celu maksymalizacji sygnału nagrody w oparciu o dokładność i wydajność jego rozumowania. Zachęca to model do rozwijania strategii rozwiązywania problemów, które są zarówno skuteczne, jak i wydajne obliczeniowo.
• Destylacja: Destylacja jest używana do przenoszenia wiedzy z większych, bardziej złożonych modeli do mniejszych modeli Phi-4. Pozwala to SLM-om osiągać poziomy wydajności porównywalne z znacznie większymi modelami, przy jednoczesnym zachowaniu ich kompaktowych rozmiarów i wydajności.

Optymalizacja Pod Kątem Wydajności

Jednym z kluczowych celów podczas rozwoju modeli Phi-4 była optymalizacja ich pod kątem wydajności. Znajduje to odzwierciedlenie w kilku aspektach ich projektu i treningu.

• Kompaktowa Architektura: Modele Phi-4 są zaprojektowane z kompaktową architekturą, która minimalizuje wymaganą liczbę parametrów. Zmniejsza to koszt obliczeniowy uruchamiania modeli i sprawia, że dobrze nadają się do wdrażania na urządzeniach o ograniczonych zasobach.
• Kwantyzacja: Kwantyzacja jest używana do zmniejszenia zajętości pamięci przez modele i poprawy ich szybkości wnioskowania. Obejmuje to reprezentowanie parametrów modelu przy użyciu mniejszej liczby bitów, co może znacząco zmniejszyć koszt obliczeniowy uruchamiania modelu.
• Akceleracja Sprzętowa: Modele Phi-4 są zoptymalizowane pod kątem akceleracji sprzętowej na różnych platformach, w tym procesorach CPU, GPU i NPU. Pozwala im to osiągnąć maksymalną wydajność na szerokiej gamie urządzeń.

Implikacje dla Przyszłości AI

Modele Phi-4 stanowią znaczący krok naprzód w rozwoju AI, z implikacjami, które wykraczają daleko poza konkretne aplikacje, dla których są przeznaczone. Ich zdolność do osiągania wysokiej wydajności przy stosunkowo małych rozmiarach i zasobach obliczeniowych otwiera nowe możliwości wdrażania AI w szerokim zakresie ustawień.

Demokratyzacja AI

Modele Phi-4 są dowodem na to, że potężne możliwości AI można osiągnąć bez konieczności posiadania ogromnych zasobów obliczeniowych lub dostępu do zastrzeżonych zbiorów danych. Demokratyzuje to dostęp do AI, umożliwiając programistom i badaczom tworzenie innowacyjnych aplikacji nawet przy ograniczonych zasobach.

Przetwarzanie Brzegowe

Małe rozmiary i wydajność modeli Phi-4 sprawiają, że dobrze nadają się do zastosowań w przetwarzaniu brzegowym. Pozwala to na wdrażanie AI bliżej źródła danych, zmniejszając opóźnienia i poprawiając responsywność. Przetwarzanie brzegowe ma potencjał zrewolucjonizowania szerokiego zakresu branż, od produkcji po opiekę zdrowotną i transport.

Spersonalizowana AI

Modele Phi-4 można dostosowywać i dopasowywać do konkretnych potrzeb poszczególnych użytkowników lub organizacji. Pozwala to na tworzenie spersonalizowanych doświadczeń AI, które są dostosowane do unikalnych wymagań każdego użytkownika. Spersonalizowana AI ma potencjał poprawy produktywności, wzmocnienia uczenia się i poprawy ogólnego samopoczucia.

Zrównoważona AI

Modele Phi-4 są bardziej zrównoważoną alternatywą dla większych modeli językowych, wymagających mniej energii i zasobów obliczeniowych. Jest to ważne dla zmniejszenia wpływu AI na środowisko i zapewnienia, że można ją wdrażać w sposób odpowiedzialny i zrównoważony.

Modele Microsoft Phi-4-Reasoning to nie tylko kolejna iteracja w stale ewoluującym świecie AI; to zmiana paradygmatu. Pokazują, że inteligencja nie jest wyłącznie funkcją rozmiaru i mocy obliczeniowej, ale można ją osiągnąć dzięki sprytnemu projektowi, starannemu doborowi danych i innowacyjnym technikom treningowym. W miarę jak modele te będą się nadal rozwijać, są gotowe do odblokowania nowych możliwości dla AI i przekształcenia sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią.