మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క Phi-4 రీజనింగ్ కాంపాక్ట్, ఓపెన్-వెయిట్ (MIT లైసెన్స్డ్), ఫాస్ట్, సమర్థవంతమైన SLMలను అధునాతన రీజనింగ్ సామర్థ్యంతో అందిస్తుంది.
మైక్రోసాఫ్ట్, OpenAI యొక్క ప్రత్యేక భాగస్వామిగా ఉంటూ, Azure AI ఫౌండ్రీలో తమ AI మోడళ్లను విలీనం చేయడానికి చాలా మంది ఆటగాళ్లతో కలిసి పనిచేస్తూ, తన సొంత సాంకేతిక మార్గాలను అనుసరించడానికి వెనుకాడదు. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క ప్రధాన భాగంలో ఆవిష్కరణలపై పనిచేయడం, ట్రిట్ ఆధారంగా బిట్‌నెట్ బి1.58 మోడల్, దాని స్వంత ఓపెన్-సోర్స్ SLMలు మరియు రహస్యంగా ఉంచబడిన ఫ్రాంటియర్ మోడల్స్ (ప్రాజెక్ట్ MAI-1) వంటివి ఇందులో ఉన్నాయి.
చిన్న AI మోడళ్ల (SLMలు) శ్రేణి అయిన Phi-3ని ప్రవేశపెట్టిన ఒక సంవత్సరం తర్వాత మరియు మల్టీమోడల్ SLM (Phi-4-Multimodal) మరియు చిన్న మోడల్ (Phi-4-mini)తో 4వ తరం ప్రారంభించిన రెండు నెలల తర్వాత, మైక్రోసాఫ్ట్ తన తాజా తరం SLM యొక్క మూడు కొత్త వేరియంట్‌లను ప్రకటించింది: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus మరియు Phi-4-mini-reasoning.
ఏప్రిల్ 30, 2025న విడుదలైన ఈ "రీజనింగ్-ఇంటిగ్రేటెడ్" వెర్షన్‌లు తక్కువ లేటెన్సీని కొనసాగిస్తూ క్లిష్టమైన రీజనింగ్ అవసరమయ్యే డెవలపర్‌ల కోసం కాంపాక్ట్ మోడళ్ల ఓపెన్-వెయిట్ ఆఫర్‌ను విస్తరిస్తాయి.
మైక్రోసాఫ్ట్ ఇంజనీర్లు తమ SLMలను "రీజనింగ్"గా చేయడానికి ప్రధానంగా చేసిన విధానం ఏమిటంటే: OpenAI యొక్క రీజనింగ్ చైన్స్ o3-mini నుండి ఫైన్-గ్రెయిన్డ్ సూపర్విజన్ (SFT)పై ఆధారపడటం మరియు "ప్లస్" వెర్షన్ కోసం రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL)ని ఉపయోగించడం. "డిస్టిలేషన్, రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ మరియు అధిక-నాణ్యత డేటా ద్వారా, ఈ మోడళ్లు పరిమాణం మరియు పనితీరును సమన్వయం చేస్తాయి," అని మైక్రోసాఫ్ట్ వివరించింది.
చిన్నదే అయినా ప్రతిభావంతమైనది
మార్కెట్‌లోని వివిధ ప్రముఖ బెంచ్‌మార్క్‌లపై వచ్చిన ఫలితాలు పోటీని వెలవెలపోయేలా చేస్తాయి: సాధారణంగా 14 బిలియన్ పారామీటర్లతో, Phi-4-reasoning DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 బిలియన్ పారామీటర్లు)ను AIME 2025, MMLU-Pro లేదా HumanEval-Plus సిరీస్‌లలో అధిగమిస్తుంది మరియు పూర్తి DeepSeek-R1 మోడల్‌ను (671 బిలియన్ పారామీటర్లు) చేరుకుంటుంది! అదే 14 బిలియన్ పారామీటర్‌లపై అమర్చబడి, 1.5 రెట్లు ఎక్కువ టోకెన్‌లతో శిక్షణ పొందిన Phi-4-reasoning-plus వేరియంట్, OmniMathపై OpenAI యొక్క o3-mini స్కోర్‌లకు దాదాపుగా సరిపోతుంది! సమాచారం కోసం, Phi-4-reasoning క్లాసిక్ 128,000 టోకెన్ కాంటెక్స్ట్ విండో నుండి ప్రయోజనం పొందుతుంది, ఇది Phi-4-reasoning-plus వెర్షన్ కోసం 256,000 టోకెన్‌లకు విస్తరించబడింది.
ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్ కోసం రూపొందించబడిన Phi-4-mini-reasoning 3.8 బిలియన్ పారామీటర్‌లను, డీప్‌సీక్-ఆర్1 ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఒక మిలియన్ గణిత సమస్యల యొక్క సింథటిక్ సెట్‌ను ప్రదర్శిస్తుంది మరియు 7 నుండి 8 బిలియన్ పారామీటర్లతో అనేక మోడళ్లను అధిగమిస్తూ Math-500పై o1-mini పనితీరును సాధిస్తుంది. దాని అతి చిన్న పరిమాణంతో, ఈ మోడల్ మొబైల్ పరికరాలతో సహా స్థానిక అమలుకు మరియు తక్షణ ప్రతిస్పందనల అవసరాన్ని తీర్చడానికి అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఇది ప్రత్యేకంగా విద్యాపరమైన ఉపయోగాలకు మరియు స్థానిక చాట్‌బాట్‌లకు సరిపోతుంది.
వివిధ ఉపయోగాల కోసం ఓపెన్ మోడళ్లు
డిప్లాయ్‌మెంట్ వైపు చూస్తే, CISOs ఈ మోడళ్లను ఇప్పటికే కోపైలట్+ PCల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసినట్లు కనుగొంటారు: NPU వేరియంట్ "Phi Silica" మెమరీలో ముందే లోడ్ చేయబడి ఉంటుంది మరియు వ్యాపార అనువర్తనాలతో శక్తి-సమర్థవంతమైన సహజీవనాన్ని హామీ ఇస్తూ, దాదాపు తక్షణ ప్రతిస్పందన సమయాన్ని అందిస్తుంది. విండోస్ APIలు అవుట్‌లుక్ లేదా అంతర్గత సాధనాల్లోకి ఆఫ్‌లైన్ ఉత్పత్తిని విలీనం చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.
భద్రత పరంగా, మైక్రోసాఫ్ట్ బాధ్యత యొక్క సూత్రాలకు అనుగుణంగా ఒక పైప్‌లైన్‌ను కలిగి ఉందని పేర్కొంది - జవాబుదారీతనం, న్యాయం, విశ్వసనీయత, భద్రత మరియు చేరిక. మోడళ్లు SFT, డైరెక్ట్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు పబ్లిక్ మరియు అంతర్గత "సహాయకత్వం/హానిరహితత్వం" ఆధారిత సెట్‌ల నుండి RLHFలను కలపడం ద్వారా పోస్ట్-ట్రైనింగ్‌కు లోనవుతాయి. మైక్రోసాఫ్ట్ తన మోడళ్ల "కార్డ్‌లను" కూడా ప్రచురిస్తుంది, ఇవి మిగిలిన పరిమితులు మరియు తగ్గింపు చర్యలను వివరిస్తాయి.
Azure AI ఫౌండ్రీ, హగ్గింగ్ ఫేస్ మరియు గిట్‌హబ్ మోడళ్లలో ఇప్పుడు అందుబాటులో ఉన్న మూడు మోడళ్లు చాలా అనుమతించే MIT లైసెన్స్ క్రింద ప్రచురించబడ్డాయి, ఇది స్థానిక ఇన్‌ఫెరెన్స్ మరియు హైబ్రిడ్ క్లౌడ్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌లకు మార్గం తెరుస్తుంది. భద్రత మరియు ఆర్కిటెక్చర్ బృందాల కోసం, ఈ కొత్త తరం SLMలు భారీ LLMలకు నమ్మదగిన ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తాయి, తగ్గించిన TCO, స్థానికంగా అలాగే ఎడ్జ్‌లో అమలు మరియు డేటాపై పెరిగిన నియంత్రణతో. ఈ మోడళ్లు ఒక సంవత్సరంలో SLMలు సాధించిన అద్భుతమైన పురోగతికి మరియు తక్కువ ఖరీదైన మరియు మరింత శక్తి మరియు వనరులను పొదుపు చేసే AI కోసం అన్వేషణలో ఉన్న విశ్వంలో వాటి అద్భుతమైన సామర్థ్యానికి నిదర్శనం.
Phi-4 యొక్క తార్కిక సామర్థ్యాలలోకి లోతైన డైవ్
Phi-4 మోడళ్ల కుటుంబం రాక చిన్న భాషా నమూనాల (SLMలు) అభివృద్ధిలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది. ఈ మోడళ్లను వేరుగా ఉంచేది ఏమిటంటే, వినూత్న శిక్షణ పద్ధతులు మరియు అధిక-నాణ్యత డేటాపై దృష్టి సారించడం ద్వారా సాధించిన వాటి మెరుగైన తార్కిక సామర్థ్యాలు. ఓపెన్-సోర్స్ సూత్రాలకు మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క నిబద్ధత ఈ శక్తివంతమైన సాధనాలకు ప్రాప్తిని మరింత ప్రజాస్వామ్యబద్ధం చేస్తుంది, డెవలపర్‌లు అధునాతన AI సామర్థ్యాలను విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాల్లోకి విలీనం చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఆర్కిటెక్చర్ను అర్థం చేసుకోవడం
Phi-4 మోడళ్లు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారంగా నిర్మించబడ్డాయి, ఇది సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం నిరూపితమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్. ఏదేమైనా, తార్కిక పనుల కోసం మోడళ్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మైక్రోసాఫ్ట్ అనేక కీలకమైన ఆవిష్కరణలను అమలు చేసింది.
- ఫైన్-గ్రెయిన్డ్ సూపర్విజన్ (SFT): మోడళ్లకు ఫైన్-గ్రెయిన్డ్ సూపర్విజన్ (SFT) అనే సాంకేతికతను ఉపయోగించి శిక్షణ ఇస్తారు, ఇది OpenAI యొక్క o3-mini మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వివరణాత్మక తార్కిక గొలుసుల నుండి నేర్చుకోవడం. ఇది క్లిష్టమైన తార్కిక ప్రక్రియల్లో పాల్గొన్న దశలను నేర్చుకోవడానికి Phi-4 మోడళ్లను అనుమతిస్తుంది.
- రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL): Phi-4 మోడల్ యొక్క "ప్లస్" వేరియంట్, Phi-4-reasoning-plus, దాని తార్కిక సామర్థ్యాలను మరింత మెరుగుపరచడానికి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL)ను ఉపయోగిస్తుంది. RL అనేది రివార్డ్ సిగ్నల్‌ను పెంచడానికి మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం, ఈ సందర్భంలో దాని తార్కికం యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యం ఆధారంగా ఉంటుంది.
- డిస్టిలేషన్: పెద్ద, మరింత సంక్లిష్టమైన మోడళ్ల నుండి చిన్న Phi-4 మోడళ్లకు జ్ఞానాన్ని బదిలీ చేయడానికి డిస్టిలేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది SLMలు వాటి కాంపాక్ట్ పరిమాణం మరియు సామర్థ్యాన్ని కొనసాగిస్తూనే చాలా పెద్ద మోడళ్లతో పోల్చదగిన పనితీరు స్థాయిలను సాధించడానికి అనుమతిస్తుంది.
బెంచ్‌మార్కింగ్ పనితీరు
Phi-4 మోడళ్లు వివిధ తార్కిక బెంచ్‌మార్క్‌లపై ఆకట్టుకునే పనితీరును ప్రదర్శించాయి, కొన్ని సందర్భాల్లో పెద్ద మోడళ్లను అధిగమించాయి. ఉదాహరణకు, Phi-4-reasoning, కేవలం 14 బిలియన్ పారామీటర్లతో, AIME 2025, MMLU-Pro మరియు HumanEval-Plusతో సహా అనేక సవాలు చేసే డేటాసెట్‌లపై DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 బిలియన్ పారామీటర్లు)ను అధిగమిస్తుంది. ఇది Phi-4 యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ మరియు శిక్షణ పద్ధతుల యొక్క సామర్థ్యం మరియు ప్రభావాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది.
1.5 రెట్లు ఎక్కువ టోకెన్‌లతో శిక్షణ పొందిన Phi-4-reasoning-plus వేరియంట్, OmniMath బెంచ్‌మార్క్‌పై OpenAI యొక్క o3-mini స్కోర్‌లకు దగ్గరగా స్కోర్‌లను సాధిస్తుంది, సంక్లిష్ట గణిత తార్కిక సమస్యలను పరిష్కరించడానికి దాని సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
అనువర్తనాలు మరియు ఉపయోగ సందర్భాలు
అధునాతన తార్కిక సామర్థ్యాలు అవసరమయ్యే వివిధ అనువర్తనాలకు Phi-4 మోడళ్లు బాగా సరిపోతాయి.
- విద్యా సాధనాలు: Phi-4-mini-reasoning మోడల్, దాని చిన్న పరిమాణం మరియు అధిక పనితీరుతో, విద్యా అనువర్తనాలకు అనువైనది. ఇది విద్యార్థులకు వ్యక్తిగతీకరించిన అభిప్రాయాన్ని మరియు మద్దతును అందించే ఇంటరాక్టివ్ లెర్నింగ్ టూల్స్‌ను రూపొందించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
- స్థానిక చాట్‌బాట్‌లు: Phi-4 మోడల్‌లు వినియోగదారులకు సమాచారం మరియు మద్దతుకు తక్షణ ప్రాప్తిని అందించే స్థానిక చాట్‌బాట్‌లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. వాటి చిన్న పరిమాణం మొబైల్ పరికరాలు మరియు ఇతర వనరుల-పరిమితం చేయబడిన పరిసరాల్లో వాటిని అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- కోపైలట్+ PCలు: Phi-4 మోడల్‌లు కోపైలట్+ PCల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి, వినియోగదారులకు అతుకులు లేని AI అనుభవాన్ని అందిస్తాయి. "Phi Silica" వేరియంట్ మెమరీలో ముందుగా లోడ్ చేయబడి ఉంటుంది మరియు దాదాపు తక్షణ ప్రతిస్పందన సమయాలను అందిస్తుంది.
- ఆఫ్‌లైన్ జనరేషన్: విండోస్ APIలు అవుట్‌లుక్ లేదా అంతర్గత సాధనాల్లోకి ఆఫ్‌లైన్ జనరేషన్‌ను విలీనం చేయడానికి అనుమతిస్తాయి, వినియోగదారులు ఇంటర్నెట్‌కు కనెక్ట్ కానప్పుడు కూడా AI సామర్థ్యాలను యాక్సెస్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
భద్రత మరియు బాధ్యత
బాధ్యతాయుతంగా మరియు నైతికంగా AI మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మైక్రోసాఫ్ట్ కట్టుబడి ఉంది. Phi-4 మోడళ్లు దీనికి మినహాయింపు కాదు.
- బాధ్యత సూత్రాలు: మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క AI అభివృద్ధి పైప్‌లైన్ దాని బాధ్యత సూత్రాలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది, ఇందులో జవాబుదారీతనం, న్యాయం, విశ్వసనీయత, భద్రత మరియు చేరిక ఉన్నాయి.
- పోస్ట్-ట్రైనింగ్: Phi-4 మోడళ్లు పబ్లిక్ మరియు అంతర్గత "సహాయకత్వం/హానిరహితత్వం" ఆధారిత డేటాసెట్‌ల నుండి SFT, డైరెక్ట్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు RLHFలను ఉపయోగించి పోస్ట్-ట్రైనింగ్‌కు లోనవుతాయి. మోడల్‌లు సురక్షితంగా మరియు నమ్మదగినవిగా ఉండేలా ఇది సహాయపడుతుంది.
- మోడల్ కార్డ్‌లు: మైక్రోసాఫ్ట్ దాని మోడల్‌ల కోసం "కార్డ్‌లను" ప్రచురిస్తుంది, ఇది మిగిలిన పరిమితులు మరియు తగ్గింపు చర్యలను వివరిస్తుంది. ఇది వినియోగదారులకు పారదర్శకతను అందిస్తుంది మరియు మోడల్‌లను ఎలా ఉపయోగించాలనే దాని గురించి సమాచారం తీసుకున్న నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది.
SLMల భవిష్యత్తు
Phi-4 మోడళ్లు చిన్న భాషా నమూనాల (SLMలు) అభివృద్ధిలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తున్నాయి. వాటి మెరుగైన తార్కిక సామర్థ్యాలు, వాటి చిన్న పరిమాణం మరియు సామర్థ్యంతో కలిపి, అనేక అనువర్తనాల్లో పెద్ద భాషా నమూనాలకు (LLMలు) వాటిని ఆకర్షణీయమైన ప్రత్యామ్నాయంగా చేస్తాయి.
SLMలు మెరుగుపరుస్తూనే, అవి AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో మరింత ముఖ్యమైన పాత్ర పోషించే అవకాశం ఉంది. వనరుల-పరిమితం చేయబడిన పరికరాల్లో అమలు చేయగల మరియు వేగవంతమైన, సమర్థవంతమైన పనితీరును అందించే వారి సామర్థ్యం, విద్యా సాధనాల నుండి స్థానిక చాట్‌బాట్‌ల నుండి ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ పరికరాల వరకు విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలకు వాటిని బాగా సరిపోయేలా చేస్తుంది.
ఓపెన్-సోర్స్ సూత్రాలు మరియు బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధికి మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క నిబద్ధత Phi-4 మోడల్‌లను AI సంఘానికి విలువైన వనరుగా మరింతగా నిలబెడుతుంది. ఈ శక్తివంతమైన సాధనాలకు ప్రాప్తిని ప్రజాస్వామ్యబద్ధం చేయడం ద్వారా, మైక్రోసాఫ్ట్ డెవలపర్‌లను వినూత్నమైన మరియు ప్రభావవంతమైన అనువర్తనాలను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, ఇవి సమాజానికి మొత్తం మీద ప్రయోజనం చేకూరుస్తాయి.
సాంకేతిక అంశాలపై క్లోజర్ లుక్
Phi-4 ఆర్కిటెక్చర్ మరియు శిక్షణ యొక్క వివరాల్లోకి లోతుగా వెళితే, ఈ SLMలు అటువంటి ఆకట్టుకునే తార్కిక సామర్థ్యాలను సాధించడానికి వీలు కల్పించే వినూత్న పద్ధతులు వెల్లడవుతాయి. జాగ్రత్తగా క్యూరేట్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లు, అధునాతన శిక్షణ అల్గారిథమ్‌లు మరియు సామర్థ్యంపై దృష్టి పెట్టడం వల్ల శక్తివంతమైన మరియు ఆచరణాత్మకమైన మోడళ్ల కుటుంబం ఏర్పడింది.
డేటా క్యూరేషన్ మరియు ప్రిపరేషన్
ఏదైనా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ యొక్క విజయం దాని శిక్షణ పొందిన డేటా యొక్క నాణ్యత మరియు సంబంధంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. Phi-4 మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటాసెట్‌లను క్యూరేట్ చేయడానికి మరియు సిద్ధం చేయడానికి మైక్రోసాఫ్ట్ గణనీయమైన కృషి చేసింది.
- OpenAI యొక్క o3-mini నుండి తార్కిక గొలుసులు: సంక్లిష్ట తార్కిక ప్రక్రియల్లో పాల్గొన్న దశలను నేర్చుకోవడానికి మోడళ్లు OpenAI యొక్క o3-mini మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన తార్కిక గొలుసులను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ గొలుసులు SLMలు అనుసరించడానికి వివరణాత్మక రోడ్‌మ్యాప్‌ను అందిస్తాయి, వాటిని అంతర్లీన తర్కం గురించి లోతైన అవగాహనను అభివృద్ధి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
- సింథటిక్ మ్యాథమెటికల్ సమస్యలు: Phi-4-mini-reasoning మోడల్ DeepSeek-R1 ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఒక మిలియన్ గణిత సమస్యల యొక్క సింథటిక్ డేటాసెట్‌పై శిక్షణ పొందింది. ఈ డేటాసెట్ విభిన్న రకాల గణిత సవాళ్లను అందిస్తుంది, ఇది మోడల్‌ను బలమైన సమస్య-పరిష్కార నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- సహాయకత్వం/హానిరహితత్వం డేటాసెట్‌లు: మోడల్‌లు సహాయకత్వం మరియు హానిరహితత్వాన్ని ప్రోత్సహించడానికి రూపొందించబడిన డేటాసెట్‌లను ఉపయోగించి పోస్ట్-ట్రైనింగ్‌కు లోనవుతాయి. ఇది మోడల్‌లు సురక్షితమైన మరియు బాధ్యతాయుతమైన అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి సహాయపడుతుంది.
శిక్షణ అల్గారిథమ్‌లు
Phi-4 మోడల్‌లు పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, ఉపబల అభ్యాసం మరియు స్వేదనం కలయికను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందుతాయి. ఈ పద్ధతులు తార్కిక పనుల కోసం మోడల్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు అవి ఖచ్చితమైనవి మరియు సమర్థవంతమైనవిగా ఉండేలా కలిసి పనిచేస్తాయి.
- సూపర్‌వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ (SFT): OpenAI యొక్క o3-mini మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన తార్కిక గొలుసులపై మోడల్‌లను చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి SFT ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది మోడల్‌లను సంక్లిష్ట తార్కిక ప్రక్రియల యొక్క లక్షణంగా ఉండే నిర్దిష్ట నమూనాలు మరియు సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
- రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL): దాని తార్కికం యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యం ఆధారంగా రివార్డ్ సిగ్నల్‌ను పెంచడానికి Phi-4-reasoning-plus మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి RL ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది సమర్థవంతమైన మరియు గణనపరంగా సమర్థవంతమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మోడల్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది.
- డిస్టిలేషన్: పెద్ద, మరింత సంక్లిష్టమైన మోడళ్ల నుండి చిన్న Phi-4 మోడళ్లకు జ్ఞానాన్ని బదిలీ చేయడానికి డిస్టిలేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది SLMలు వాటి కాంపాక్ట్ పరిమాణం మరియు సామర్థ్యాన్ని కొనసాగిస్తూనే చాలా పెద్ద మోడళ్లతో పోల్చదగిన పనితీరు స్థాయిలను సాధించడానికి అనుమతిస్తుంది.
సామర్థ్యం కోసం ఆప్టిమైజేషన్
Phi-4 మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడంలో కీలకమైన లక్ష్యాలలో ఒకటి వాటిని సామర్థ్యం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడం. ఇది వాటి రూపకల్పన మరియు శిక్షణ యొక్క అనేక అంశాలలో ప్రతిబింబిస్తుంది.
- కాంపాక్ట్ ఆర్కిటెక్చర్: Phi-4 మోడల్‌లు అవసరమైన పారామీటర్ల సంఖ్యను తగ్గించే కాంపాక్ట్ ఆర్కిటెక్చర్‌తో రూపొందించబడ్డాయి. ఇది మోడల్‌లను అమలు చేయడానికి గణన ఖర్చును తగ్గిస్తుంది మరియు వాటిని వనరుల-పరిమితం చేయబడిన పరికరాల్లో అమలు చేయడానికి బాగా సరిపోయేలా చేస్తుంది.
- క్వాంటిజేషన్: మోడల్‌ల మెమరీ పాదముద్రను తగ్గించడానికి మరియు వాటి అనుమాన వేగాన్ని మెరుగుపరచడానికి క్వాంటిజేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది మోడల్ యొక్క పారామీటర్‌లను తక్కువ బిట్‌లను ఉపయోగించి సూచించడం, ఇది మోడల్‌ను అమలు చేయడానికి గణన ఖర్చును గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
- హార్డ్‌వేర్ యాక్సిలరేషన్: Phi-4 మోడల్‌లు CPUలు, GPUలు మరియు NPUలతో సహా వివిధ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో హార్డ్‌వేర్ యాక్సిలరేషన్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి. ఇది వాటిని విస్తృత శ్రేణి పరికరాల్లో గరిష్ట పనితీరును సాధించడానికి అనుమతిస్తుంది.
AI భవిష్యత్తు కోసం చిక్కులు
Phi-4 మోడల్‌లు AI అభివృద్ధిలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తున్నాయి, వాటి రూపకల్పన చేసిన నిర్దిష్ట అనువర్తనాలకు మించిన చిక్కులతో. వాటి చిన్న పరిమాణం మరియు గణన వనరులతో అధిక పనితీరును సాధించే వారి సామర్థ్యం విస్తృత శ్రేణి సెట్టింగ్‌లలో AIని అమలు చేయడానికి కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.
AI యొక్క ప్రజాస్వామ్యం
Phi-4 మోడల్‌లు భారీ గణన వనరులు లేదా యాజమాన్య డేటాసెట్‌లకు ప్రాప్తి అవసరం లేకుండానే శక్తివంతమైన AI సామర్థ్యాలను సాధించగలవనే వాస్తవానికి నిదర్శనం. ఇది AIకి ప్రాప్తిని ప్రజాస్వామ్యం చేస్తుంది, డెవలపర్‌లు మరియు పరిశోధకులను పరిమిత వనరులతో కూడా వినూత్న అనువర్తనాలను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్
Phi-4 మోడల్‌ల యొక్క చిన్న పరిమాణం మరియు సామర్థ్యం వాటిని ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ అనువర్తనాలకు బాగా సరిపోయేలా చేస్తాయి. ఇది డేటా మూలానికి దగ్గరగా AIని అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, లేటెన్సీని తగ్గిస్తుంది మరియు ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది. ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ తయారీ నుండి ఆరోగ్య సంరక్షణ నుండి రవాణా వరకు విస్తృత శ్రేణి పరిశ్రమలలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేసే అవకాశం ఉంది.
వ్యక్తిగతీకరించిన AI
Phi-4 మోడల్‌లను వ్యక్తిగత వినియోగదారులు లేదా సంస్థల యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలను తీర్చడానికి అనుకూలీకరించవచ్చు మరియు స్వీకరించవచ్చు. ఇది ప్రతి వినియోగదారు యొక్క ప్రత్యేక అవసరాలకు అనుగుణంగా వ్యక్తిగతీకరించిన AI అనుభవాలను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది. వ్యక్తిగతీకరించిన AI ఉత్పాదకతను మెరుగుపరచడానికి, అభ్యాసాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు మొత్తం శ్రేయస్సును మెరుగుపరచడానికి అవకాశం ఉంది.
స్థిరమైన AI
Phi-4 మోడల్‌లు పెద్ద భాషా నమూనాలకు మరింత స్థిరమైన ప్రత్యామ్నాయం, తక్కువ శక్తి మరియు గణన వనరులు అవసరం. AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావం