మైక్రోసాఫ్ట్ రీసెర్చ్ ఫి-4ను విడుదల చేసింది, ఇది సంక్లిష్ట గణిత తార్కికత కోసం రూపొందించబడిన 14 బిలియన్ పారామీటర్ల చిన్న భాషా నమూనా. ఈ నమూనాను మొదట Azure AI ఫౌండ్రీలో అందుబాటులో ఉంచారు, ఇటీవల MIT లైసెన్స్‌తో Hugging Faceలో ఓపెన్ సోర్స్ చేశారు.
ఫి-4 యొక్క ఆవిష్కరణలు
మైక్రోసాఫ్ట్ ప్రకారం, ఫి-4 గణిత తార్కికతలో తన తరగతి మరియు పెద్ద నమూనాల కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది. దీనికి కారణం శిక్షణ సమయంలో ఉపయోగించిన అనేక వినూత్న పద్ధతులు:
- సింథటిక్ డేటా ప్రీట్రైనింగ్ మరియు మిడ్-ట్రైనింగ్: సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించి ప్రీట్రైనింగ్ మరియు మిడ్-ట్రైనింగ్ చేయడం వల్ల నమూనాకు మరింత నిర్మాణాత్మక అభ్యాస మార్గం లభిస్తుంది.
- ఆర్గానిక్ డేటా నిర్వహణ: ఆర్గానిక్ డేటాను జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేసి, శిక్షణ డేటా నాణ్యతను నిర్ధారిస్తారు.
- కొత్త పోస్ట్-ట్రైనింగ్ పథకం: నమూనా పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి కొత్త పోస్ట్-ట్రైనింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తారు.
ఈ ఆవిష్కరణలు STEM-కేంద్రీకృత ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలలో దాని ఉపాధ్యాయ నమూనా GPT-4oను అధిగమించేలా చేశాయి. మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క డేటా ఉత్పత్తి మరియు పోస్ట్-ట్రైనింగ్ పద్ధతులు కేవలం విజ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడం కాదని ఇది రుజువు చేస్తుంది.
సింథటిక్ డేటా యొక్క ప్రత్యేక ప్రయోజనాలు
పెద్ద భాషా నమూనాల (LLM) శిక్షణలో సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించడం కొత్తేమీ కాదు, ఫి నమూనాలు కూడా ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించాయి. సింథటిక్ డేటా చౌకైన ప్రత్యామ్నాయం కాదని, ఇది ఆర్గానిక్ డేటా కంటే మెరుగైనదని మైక్రోసాఫ్ట్ పేర్కొంది.
- క్రమమైన అభ్యాస మార్గం: సింథటిక్ డేటా LLMలను క్రమంగా నేర్చుకునేలా చేస్తుంది, ప్రారంభ సమస్య నుండి తుది పరిష్కారం వరకు తార్కిక ప్రక్రియను సులభంగా అర్థం చేసుకునేలా చేస్తుంది.
- తార్కిక వాతావరణానికి మెరుగైన అమరిక: సమస్య మరియు తుది పరిష్కారాన్ని కలిగి ఉన్న ఆర్గానిక్ డేటా కాకుండా, సింథటిక్ డేటా మరింత వివరణాత్మక దశలవారీ తార్కిక ప్రక్రియను అందిస్తుంది, ఇది వాస్తవ తార్కిక దృశ్యానికి సరిపోతుంది.
జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేసిన ఆర్గానిక్ డేటా
సింథటిక్ డేటాతో పాటు, మైక్రోసాఫ్ట్ పబ్లిక్ వెబ్‌సైట్‌లు మరియు బాహ్య డేటా సెట్‌ల నుండి సేకరించిన మిలియన్ల కొద్దీ అధిక-నాణ్యత గల గణిత సమస్యలు మరియు పరిష్కారాలతో సహా జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేసిన ఆర్గానిక్ డేటాను ఉపయోగించింది. ఖచ్చితమైన పరిష్కారాలను అందించని సందర్భాలలో, వారు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మెజారిటీ ఓటింగ్ పద్ధతిని ఉపయోగించి పరిష్కారాలను సంశ్లేషణ చేశారు. అదనంగా, వారు విద్యా పత్రాలు, విద్యా వేదికలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ ట్యుటోరియల్‌లను సేకరించారు.
సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తిలో అధిక-నాణ్యత గల సహజ డేటా యొక్క కీలక పాత్రను మైక్రోసాఫ్ట్ నొక్కి చెప్పింది. చిన్న లోపాలు కూడా ఉత్పన్నమైన సింథటిక్ పత్రాల నాణ్యతను తీవ్రంగా తగ్గించగలవని పేర్కొంది. అందువల్ల, వారు వెబ్ డేటా నిర్వహణను మెరుగుపరచడానికి చాలా కృషి చేశారు.
ఫి-4 యొక్క పోస్ట్-ట్రైనింగ్ దశ
ఫి-4 యొక్క పోస్ట్-ట్రైనింగ్ దశ దానిని నమ్మదగిన AI సహాయకుడిగా మార్చడానికి ఉద్దేశించబడింది. ఈ దశలో ఈ క్రింది దశలు ఉన్నాయి:
- ఫైన్-ట్యూనింగ్: గణితం, కోడింగ్, తార్కికం, సంభాషణ, నమూనా గుర్తింపు మరియు భద్రత వంటి వివిధ రంగాల నుండి ఉత్పత్తి చేయబడిన అధిక-నాణ్యత డేటాను ఉపయోగించి నమూనాను ఫైన్-ట్యూన్ చేస్తారు.
- డైరెక్ట్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ (DPO): మానవ ప్రాధాన్యతలకు అనుగుణంగా నమూనాను మెరుగుపరచడానికి మరియు చెడు ప్రవర్తనను తొలగించడానికి రెండు DPO దశలను నిర్వహిస్తారు.
- పివోటల్ టోకెన్ సెర్చ్: మొదటి దశలో, మైక్రోసాఫ్ట్ పివోటల్ టోకెన్ సెర్చ్ అనే కొత్త సాంకేతికతను ఉపయోగించి కావలసిన/అవసరం లేని ఫలితాల జతలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
- GPT-4o మూల్యాంకనదారుగా: రెండవ దశలో, వారు ప్రతి ఫలిత జతకు అనుకూల లేదా ప్రతికూల లేబుల్‌లను గుర్తించడానికి GPT-4oను మూల్యాంకనదారుగా ఉపయోగిస్తారు.
ఫి-4 యొక్క మూల్యాంకనం
ఫి-4ను OpenAI యొక్క SIMPLE-EVALS ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించి మూల్యాంకనం చేశారు మరియు అనేక బెంచ్‌మార్క్‌లలో Llama-3.1-405Bను అధిగమించింది. అదనంగా, GPQA (గ్రాడ్యుయేట్-స్థాయి STEM ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు) మరియు MATH (గణిత పోటీ) బెంచ్‌మార్క్‌లలో, ఇది దాని ఉపాధ్యాయ నమూనా GPT-4oను కూడా అధిగమించింది.
ఫి-4 నమూనా శిక్షణ డేటా వివరాలు
మైక్రోసాఫ్ట్ ఫి-4 నమూనాను శిక్షణ చేసేటప్పుడు, సింథటిక్ డేటా మరియు ఎంపిక చేసిన నిజమైన డేటా చుట్టూ కేంద్రీకృతమైన జాగ్రత్తగా రూపొందించిన డేటా వ్యూహాన్ని ఉపయోగించింది. ఈ కలయిక పద్ధతి నమూనా యొక్క అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు గణిత తార్కికతలో రాణించేలా రూపొందించబడింది.
సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి
ఫి-4 శిక్షణలో సింథటిక్ డేటా కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. మైక్రోసాఫ్ట్ బృందం సింథటిక్ డేటాను నిజమైన డేటాకు సాధారణ ప్రత్యామ్నాయంగా కాకుండా, నమూనాను క్రమంగా నేర్చుకోవడానికి మార్గనిర్దేశం చేసే సాధనంగా పరిగణించింది. సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి ప్రక్రియ సాధారణంగా ఈ క్రింది దశలను అనుసరిస్తుంది:
- సమస్య సృష్టి: ముందుగా నిర్వచించిన నియమాలు మరియు టెంప్లేట్‌ల ఆధారంగా వివిధ గణిత సమస్యలు ఉత్పత్తి చేయబడతాయి. ఈ సమస్యలు నమూనా యొక్క సమగ్ర అభ్యాసాన్ని నిర్ధారించడానికి వివిధ గణిత రంగాలు మరియు కష్ట స్థాయిలను కలిగి ఉంటాయి.
- దశలవారీ పరిష్కారం: ప్రతి ఉత్పత్తి చేయబడిన సమస్య కోసం, సమస్య నుండి తుది సమాధానం వరకు తార్కిక ప్రక్రియను వివరంగా వివరించే దశలవారీ పరిష్కారం సృష్టించబడుతుంది. ఈ దశలవారీ పరిష్కారం తుది సమాధానాన్ని మాత్రమే కాకుండా, మధ్యంతర దశలను మరియు తార్కిక తర్కాన్ని కూడా కలిగి ఉంటుంది, తద్వారా సమస్యను పరిష్కరించే ప్రక్రియను నమూనా అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
- డేటా విస్తరణ: డేటా వైవిధ్యాన్ని పెంచడానికి, సింథటిక్ డేటాను కూడా మెరుగుపరుస్తారు, ఉదాహరణకు, సమస్య పదాలను మార్చడం, సంఖ్యలను సర్దుబాటు చేయడం లేదా విభిన్న పరిష్కార పద్ధతులను ఉపయోగించడం.
ఎంపిక చేసిన నిజమైన డేటా
సింథటిక్ డేటాతో పాటు, ఫి-4 శిక్షణలో పెద్ద మొత్తంలో ఎంపిక చేసిన నిజమైన డేటాను ఉపయోగించారు. ఈ డేటా వివిధ పబ్లిక్ వెబ్‌సైట్‌లు, విద్యా పత్రాలు, విద్యా వేదికలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ ట్యుటోరియల్‌ల నుండి సేకరించబడింది, వీటిలో ఈ క్రింది రకాలు ఉన్నాయి:
- గణిత సమస్యలు మరియు పరిష్కారాలు: పబ్లిక్ వెబ్‌సైట్‌లు మరియు బాహ్య డేటా సెట్‌ల నుండి మిలియన్ల కొద్దీ అధిక-నాణ్యత గల గణిత సమస్యలు మరియు వాటి పరిష్కారాలు సేకరించబడ్డాయి. ఈ సమస్యలు వివిధ గణిత రంగాలు మరియు కష్ట స్థాయిలను కలిగి ఉంటాయి.
- విద్యా పత్రాలు: నమూనా యొక్క అవగాహన మరియు తార్కిక సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి, లోతైన గణిత భావనలు మరియు సిద్ధాంతాలను అందించే పెద్ద సంఖ్యలో విద్యా పత్రాలు కూడా సేకరించబడ్డాయి.
- విద్యా వేదికలు: విద్యార్థులు అడిగిన ప్రశ్నలు మరియు నిపుణులు అందించిన సమాధానాలను విద్యా వేదికల నుండి సేకరించారు, తద్వారా నమూనా వివిధ కోణాల నుండి గణిత సమస్యలను అర్థం చేసుకోగలదు.
- ప్రోగ్రామింగ్ ట్యుటోరియల్‌లు: నమూనా యొక్క ప్రోగ్రామింగ్ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి, వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు మరియు అల్గారిథమ్‌లను కలిగి ఉన్న పెద్ద సంఖ్యలో ప్రోగ్రామింగ్ ట్యుటోరియల్‌లు కూడా సేకరించబడ్డాయి.
డేటా నాణ్యత నియంత్రణ
శిక్షణ డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి మైక్రోసాఫ్ట్ డేటా నాణ్యత నియంత్రణలో చాలా కృషి చేసింది. వారు ఈ క్రింది చర్యలు తీసుకున్నారు:
- మానవ సమీక్ష: కొన్ని కీలక డేటా సెట్‌ల కోసం, డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి మానవ సమీక్ష జరుగుతుంది.
- మెజారిటీ ఓటింగ్: ఖచ్చితమైన పరిష్కారాలను అందించని సమస్యల కోసం, ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మెజారిటీ ఓటింగ్ పద్ధతిని ఉపయోగించి పరిష్కారాలు ఉత్పత్తి చేయబడతాయి.
- డేటా క్లీనింగ్: డూప్లికేట్ డేటా, తప్పు డేటా మరియు సంబంధిత డేటాను తొలగించడానికి మొత్తం డేటాను క్లీన్ చేస్తారు.
పోస్ట్-ట్రైనింగ్ వ్యూహాల వివరణాత్మక విశ్లేషణ
ఫి-4 యొక్క పోస్ట్-ట్రైనింగ్ దశ దానిని నమ్మదగిన AI సహాయకుడిగా మార్చడానికి ఉద్దేశించబడింది. ఈ దశలో ప్రధానంగా ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు డైరెక్ట్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ (DPO) ఉంటాయి.
ఫైన్-ట్యూనింగ్ దశ
వివిధ పనులు మరియు రంగాలకు నమూనాను అనుగుణంగా మార్చడం ఫైన్-ట్యూనింగ్ దశ యొక్క లక్ష్యం. ఈ దశలో, మైక్రోసాఫ్ట్ ఈ క్రింది రంగాల నుండి ఉత్పత్తి చేయబడిన అధిక-నాణ్యత డేటాను ఉపయోగించింది:
- గణితం: నమూనా యొక్క గణిత తార్కిక సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి వివిధ గణిత సమస్యలు మరియు పరిష్కారాలు ఉన్నాయి.
- కోడింగ్: నమూనా యొక్క కోడ్ ఉత్పత్తి మరియు అవగాహన సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ సమస్యలు మరియు పరిష్కారాలు ఉన్నాయి.
- తార్కికం: నమూనా యొక్క తార్కిక ఆలోచనా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి వివిధ తార్కిక సమస్యలు ఉన్నాయి.
- సంభాషణ: నమూనా యొక్క సహజ భాషా అవగాహన మరియు ఉత్పత్తి సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి వివిధ సంభాషణ డేటా ఉంది.
- నమూనా గుర్తింపు: నమూనా యొక్క స్వంత సామర్థ్యాల గురించి అవగాహనను మెరుగుపరచడానికి వివిధ నమూనా గుర్తింపు వివరణలు ఉన్నాయి.
- భద్రత: నమూనా యొక్క భద్రతను మెరుగుపరచడానికి వివిధ భద్రతా సమస్యలు మరియు పరిష్కారాలు ఉన్నాయి.
డైరెక్ట్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ (DPO) దశ
డైరెక్ట్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ (DPO) దశ యొక్క లక్ష్యం మానవ ప్రాధాన్యతలకు అనుగుణంగా నమూనా యొక్క ప్రవర్తనను మెరుగుపరచడం మరియు చెడు ప్రవర్తనను తొలగించడం. ఈ దశలో రెండు దశలు ఉన్నాయి:
- పివోటల్ టోకెన్ సెర్చ్: మొదటి దశలో, మైక్రోసాఫ్ట్ పివోటల్ టోకెన్ సెర్చ్ అనే కొత్త సాంకేతికతను ఉపయోగించి కావలసిన/అవసరం లేని ఫలితాల జతలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ సాంకేతికత కావలసిన మరియు అవసరం లేని ప్రవర్తనను వేరు చేయగల కీలక టోకెన్‌లను కనుగొనడానికి నమూనా యొక్క అవుట్‌పుట్ స్థలాన్ని శోధిస్తుంది.
- GPT-4o మూల్యాంకనదారుగా: రెండవ దశలో, వారు ప్రతి ఫలిత జతకు అనుకూల లేదా ప్రతికూల లేబుల్‌లను గుర్తించడానికి GPT-4oను మూల్యాంకనదారుగా ఉపయోగిస్తారు. GPT-4o నమూనా అవుట్‌పుట్‌ను మానవ ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా మూల్యాంకనం చేయగలదు, తద్వారా నమూనా మానవ ప్రాధాన్యతలను బాగా నేర్చుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
ఫి-4 యొక్క పనితీరు మూల్యాంకనం
ఫి-4 పనితీరును అంచనా వేయడానికి, మైక్రోసాఫ్ట్ OpenAI యొక్క SIMPLE-EVALS ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించింది. ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో వివిధ పనులపై నమూనా పనితీరును అంచనా వేయడానికి వివిధ బెంచ్‌మార్క్‌లు ఉన్నాయి.
బెంచ్‌మార్క్‌లు
ఫి-4 ఈ క్రింది బెంచ్‌మార్క్‌లలో అద్భుతమైన పనితీరును కనబరిచింది:
- GPQA (గ్రాడ్యుయేట్-స్థాయి STEM ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు): ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లో, ఫి-4 దాని ఉపాధ్యాయ నమూనా GPT-4oను అధిగమించింది, STEM రంగంలో ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలలో దాని సామర్థ్యం చాలా బలంగా ఉందని రుజువు చేసింది.
- MATH (గణిత పోటీ): ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లో కూడా ఫి-4 దాని ఉపాధ్యాయ నమూనా GPT-4oను అధిగమించింది, సంక్లిష్ట గణిత సమస్యలను పరిష్కరించడంలో దాని సామర్థ్యం చాలా అద్భుతంగా ఉందని నిరూపించింది.
- ఇతర నమూనాలతో పోలిక: అనేక బెంచ్‌మార్క్‌లలో, ఫి-4 Llama-3.1-405Bను అధిగమించింది, దాని మొత్తం పనితీరు చాలా బలంగా ఉందని నిరూపించింది.
పనితీరు విశ్లేషణ
ఫి-4 యొక్క పనితీరు మూల్యాంకనం ద్వారా ఈ క్రింది నిర్ధారణలకు రావచ్చు:
- బలమైన గణిత తార్కిక సామర్థ్యం: సింథటిక్ డేటా, ఎంపిక చేసిన నిజమైన డేటా మరియు పోస్ట్-ట్రైనింగ్ వ్యూహాలతో సహా శిక్షణ సమయంలో ఉపయోగించిన వినూత్న పద్ధతులకు ధన్యవాదాలు, ఫి-4 గణిత తార్కికతలో అద్భుతమైన పనితీరును కనబరిచింది.
- ఉపాధ్యాయ నమూనాను అధిగమించడం: అనేక బెంచ్‌మార్క్‌లలో, ఫి-4 దాని ఉపాధ్యాయ నమూనా GPT-4oను అధిగమించింది, దాని పనితీరు కేవలం విజ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడం కాదని రుజువు చేసింది.
- ఇతర నమూనాలతో పోలిక: అనేక బెంచ్‌మార్క్‌లలో ఫి-4 Llama-3.1-405Bను అధిగమించింది, దాని మొత్తం పనితీరు చాలా బలంగా ఉందని నిరూపించింది.
ఫి-4 యొక్క అనువర్తన అవకాశాలు
సంక్లిష్ట గణిత తార్కికత కోసం రూపొందించబడిన చిన్న భాషా నమూనాగా, ఫి-4 విస్తృత అనువర్తన అవకాశాలను కలిగి ఉంది. దీనిని ఈ క్రింది రంగాలలో ఉపయోగించవచ్చు:
- విద్య: విద్యార్థులకు గణిత సమస్యలను పరిష్కరించడంలో సహాయపడటానికి మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన అభ్యాస అనుభవాన్ని అందించడానికి గణిత బోధనా సాధనంగా ఉపయోగించవచ్చు.
- శాస్త్రీయ పరిశోధన: పరిశోధకులు గణిత నమూనాలు మరియు డేటా విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి శాస్త్రీయ పరిశోధన సాధనంగా ఉపయోగించవచ్చు.
- ఇంజనీరింగ్: ఇంజనీర్లు డిజైన్ మరియు విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి ఇంజనీరింగ్ సాధనంగా ఉపయోగించవచ్చు.
- ఫైనాన్స్: ఫైనాన్స్ విశ్లేషకులు ప్రమాద అంచనా మరియు పెట్టుబడి నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడటానికి ఫైనాన్స్ సాధనంగా ఉపయోగించవచ్చు.
- ఇతర రంగాలు: వైద్యం, లాజిస్టిక్స్ మరియు తయారీ వంటి సంక్లిష్ట గణిత తార్కికత అవసరమయ్యే ఇతర రంగాలలో కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
ముగింపు
మైక్రోసాఫ్ట్ ఫి-4 యొక్క ఆవిర్భావం గణిత తార్కిక రంగంలో చిన్న భాషా నమూనాలు సాధించిన గొప్ప పురోగతికి సంకేతం. దాని ప్రత్యేకమైన డేటా శిక్షణ వ్యూహాలు మరియు పోస్ట్-ట్రైనింగ్ పద్ధతులు పనితీరులో దాని తరగతి మరియు పెద్ద నమూనాలను అధిగమించేలా చేశాయి మరియు భవిష్యత్తు AI అభివృద్ధికి కొత్త ఆలోచనలను అందించాయి. Hugging Faceలో ఫి-4 ఓపెన్ సోర్స్ కావడంతో, ఇది మరింత మంది పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్‌లకు సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుందని మరియు వివిధ రంగాలలో AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అభివృద్ధి చేస్తుందని నమ్ముతారు.