Microsoft Phi-4: SLMs ฉลาดล้ำ!

Microsoft Phi-4 Reasoning นำเสนอ SLMs ขนาดเล็ก กะทัดรัด เปิดให้ใช้งาน (MIT licensed) รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ ซึ่งมีความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง

แม้ว่า Microsoft จะเป็นพันธมิตรพิเศษของ OpenAI และทำงานร่วมกับผู้เล่นส่วนใหญ่เพื่อรวมโมเดล AI เข้ากับ Azure AI Foundry แต่ก็ไม่ลังเลที่จะแสวงหาแนวทางเทคโนโลยีของตนเอง ซึ่งรวมถึงการทำงานด้านนวัตกรรมที่เป็นหัวใจของ Neural Networks เช่น โมเดล BitNet b1.58 ที่น่าสนใจซึ่งใช้ Trit, SLMs โอเพนซอร์สของตนเอง และแม้แต่โมเดลล้ำสมัยที่ถูกเก็บเป็นความลับ (Project MAI-1)

หนึ่งปีหลังจากการเปิดตัวกลุ่มโมเดล AI ขนาดเล็ก (SLMs) Phi-3 และสองเดือนหลังจากการเปิดตัวรุ่นที่ 4 ด้วย SLM มัลติโมดอล (Phi-4-Multimodal) และโมเดลขนาดเล็ก (Phi-4-mini), Microsoft ประกาศรุ่นใหม่สามรุ่นของ SLM รุ่นล่าสุด: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus และ Phi-4-mini-reasoning

รุ่น “reasoning-integrated” เหล่านี้เปิดตัวเมื่อวันที่ 30 เมษายน 2025 โดยขยายข้อเสนอโอเพนเวทของโมเดลกะทัดรัดสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรักษาเวลาแฝงต่ำในขณะที่ต้องการการให้เหตุผลที่ซับซ้อน

หัวใจสำคัญของแนวทางของวิศวกร Microsoft ในการทำให้ SLMs ของตน “reasoning”: คือการพึ่งพาการกำกับดูแลแบบละเอียด (SFT) จากสายการให้เหตุผล o3-mini ของ OpenAI และการใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เสริมกำลัง (RL) สำหรับเวอร์ชัน “plus” Microsoft อธิบายว่า “ด้วยการกลั่น การเรียนรู้เสริมกำลัง และข้อมูลคุณภาพสูง โมเดลเหล่านี้จึงปรับขนาดและประสิทธิภาพให้สอดคล้องกัน”

เล็กแต่ฉลาด

ผลลัพธ์ในเกณฑ์มาตรฐานชั้นนำต่างๆ ของตลาดนั้นเพียงพอที่จะทำให้คู่แข่งซีดเซียว: โดยทั่วไปแล้วมีเพียง 14 พันล้านพารามิเตอร์ Phi-4-reasoning มีประสิทธิภาพเหนือกว่า DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 พันล้านพารามิเตอร์) ในชุด AIME 2025, MMLU-Pro หรือ HumanEval-Plus และเข้าใกล้โมเดล DeepSeek-R1 ที่สมบูรณ์ (671 พันล้านพารามิเตอร์)! รุ่น Phi-4-reasoning-plus ซึ่งสอดคล้องกับพารามิเตอร์ 14 พันล้านเดียวกัน แต่ได้รับการฝึกฝนด้วยโทเค็นมากกว่า 1.5 เท่า เกือบจะตรงกับคะแนน o3-mini ของ OpenAI บน OmniMath! สำหรับข้อมูล Phi-4-reasoning ได้รับประโยชน์จากหน้าต่างบริบทโทเค็น 128,000 แบบคลาสสิกซึ่งขยายเป็น 256,000 โทเค็นสำหรับเวอร์ชัน Phi-4-reasoning-plus

Phi-4-mini-reasoning ได้รับการออกแบบมาสำหรับระบบฝังตัว โดยแสดงพารามิเตอร์ 3.8 พันล้านชุดปัญหาทางคณิตศาสตร์สังเคราะห์หนึ่งล้านปัญหาที่สร้างโดย DeepSeek-R1 และบรรลุประสิทธิภาพ o1-mini บน Math-500 ในขณะที่แซงหน้ารุ่นต่างๆ ที่มีพารามิเตอร์ 7 ถึง 8 พันล้าน ด้วยขนาดที่เล็กเป็นพิเศษ โมเดลนี้จึงเหมาะสำหรับการดำเนินการในเครื่อง รวมถึงบนอุปกรณ์มือถือ และเพื่อตอบสนองความต้องการการตอบสนองที่ใกล้เคียงทันที เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานด้านการศึกษาและแชทบอทในเครื่อง

โมเดลเปิดสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

ในด้านการปรับใช้ CISOs จะพบว่าโมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ Copilot+ PCs แล้ว: รุ่น NPU "Phi Silica" ถูกโหลดไว้ล่วงหน้าในหน่วยความจำและให้เวลาตอบสนองที่ใกล้เคียงทันที รับประกันการอยู่ร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพด้านพลังงานกับแอปพลิเคชันทางธุรกิจ Windows APIs อนุญาตให้รวมการสร้างออฟไลน์เข้ากับ Outlook หรือเครื่องมือภายใน

ในแง่ของความปลอดภัย Microsoft อ้างว่าไปป์ไลน์สอดคล้องกับหลักการความรับผิดชอบ — ความรับผิดชอบ ความเป็นธรรม ความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และการรวม การฝึกอบรมหลังโมเดลรวม SFT, Direct Preference Optimization และ RLHF จากชุดที่มุ่งเน้น "helpfulness/harmlessness" สาธารณะและภายใน นอกจากนี้ Microsoft ยังเผยแพร่ "Cards" ของโมเดล ซึ่งให้รายละเอียดข้อจำกัดที่เหลืออยู่และมาตรการลดผลกระทบ

ทั้งสามรุ่นวางจำหน่ายแล้วบน Azure AI Foundry, Hugging Face และ GitHub Models โดยเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต MIT ที่เอื้ออำนวยอย่างมาก เปิดทางให้ทั้งการอนุมานในเครื่องและการปรับใช้ Hybrid Cloud สำหรับทีมรักษาความปลอดภัยและสถาปัตยกรรม SLMs รุ่นใหม่นี้มอบทางเลือกที่น่าเชื่อถือสำหรับ LLMs ขนาดใหญ่ โดยลด TCO ดำเนินการในเครื่องและที่ Edge และเพิ่มการควบคุมข้อมูล โมเดลเหล่านี้เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความคืบหน้าอันน่าทึ่งที่ SLMs ทำได้ในหนึ่งปีและศักยภาพอันน่าทึ่งของโมเดลเหล่านี้ในจักรวาลที่กำลังมองหา AI ที่ถูกกว่าและประหยัดพลังงานและทรัพยากรมากขึ้น

เจาะลึกความสามารถในการให้เหตุผลของ Phi-4

การมาถึงของตระกูลโมเดล Phi-4 ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLMs) สิ่งที่ทำให้โมเดลเหล่านี้แตกต่างคือความสามารถในการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุง ซึ่งทำได้ผ่านเทคนิคการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรมใหม่และมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลคุณภาพสูง ความมุ่งมั่นของ Microsoft ต่อหลักการโอเพนซอร์สยังช่วยให้เข้าถึงเครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้ได้อย่างเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น ทำให้นักพัฒนาสามารถรวมความสามารถ AI ขั้นสูงเข้ากับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม

โมเดล Phi-4 สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Transformer ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม Microsoft ได้นำนวัตกรรมที่สำคัญหลายอย่างมาใช้เพื่อปรับโมเดลให้เหมาะสมสำหรับงานการให้เหตุผล

• Fine-grained Supervision (SFT): โมเดลได้รับการฝึกฝนโดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า Fine-grained Supervision (SFT) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้จากสายการให้เหตุผลโดยละเอียดที่สร้างโดยโมเดล o3-mini ของ OpenAI สิ่งนี้ช่วยให้โมเดล Phi-4 เรียนรู้ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการให้เหตุผลที่ซับซ้อน
• Reinforcement Learning (RL): รุ่น "plus" ของโมเดล Phi-4, Phi-4-reasoning-plus, ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เสริมกำลัง (RL) เพื่อปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลเพิ่มเติม RL เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อเพิ่มสัญญาณรางวัลให้สูงสุด ซึ่งในกรณีนี้ขึ้นอยู่กับความถูกต้องและประสิทธิภาพของการให้เหตุผล
• Distillation: การกลั่นถูกนำมาใช้เพื่อถ่ายทอดความรู้จากโมเดลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนกว่าไปยังโมเดล Phi-4 ที่เล็กกว่า สิ่งนี้ช่วยให้ SLMs สามารถบรรลุระดับประสิทธิภาพที่เทียบได้กับโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก ในขณะที่ยังคงขนาดที่กะทัดรัดและประสิทธิภาพไว้

ประสิทธิภาพการวัดผล

โมเดล Phi-4 ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในเกณฑ์มาตรฐานการให้เหตุผลต่างๆ โดยแซงหน้ารุ่นที่ใหญ่กว่าในบางกรณี ตัวอย่างเช่น Phi-4-reasoning ที่มีพารามิเตอร์เพียง 14 พันล้านตัว มีประสิทธิภาพเหนือกว่า DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 พันล้านพารามิเตอร์) ในชุดข้อมูลที่ท้าทายหลายชุด รวมถึง AIME 2025, MMLU-Pro และ HumanEval-Plus สิ่งนี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของสถาปัตยกรรมและเทคนิคการฝึกอบรมของ Phi-4

รุ่น Phi-4-reasoning-plus ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยโทเค็นมากกว่า 1.5 เท่า ทำคะแนนได้ใกล้เคียงกับ o3-mini ของ OpenAI ในเกณฑ์มาตรฐาน OmniMath แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการกับปัญหาการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน

แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน

โมเดล Phi-4 เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ ที่ต้องการความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง

• เครื่องมือทางการศึกษา: โมเดล Phi-4-mini-reasoning ที่มีขนาดเล็กและประสิทธิภาพสูง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันทางการศึกษา สามารถใช้เพื่อสร้างเครื่องมือการเรียนรู้แบบโต้ตอบที่ให้ข้อเสนอแนะและการสนับสนุนส่วนบุคคลแก่ผู้เรียน
• Local Chatbots: โมเดล Phi-4 สามารถใช้เพื่อสร้าง Local Chatbots ที่ให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลและการสนับสนุนได้ทันที ขนาดที่เล็กทำให้สามารถปรับใช้บนอุปกรณ์มือถือและสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากรอื่นๆ
• Copilot+ PCs: โมเดล Phi-4 ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ Copilot+ PCs ทำให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ AI ที่ราบรื่น รุ่น "Phi Silica" ถูกโหลดไว้ล่วงหน้าในหน่วยความจำและให้เวลาตอบสนองที่ใกล้เคียงทันที
• Offline Generation: Windows APIs อนุญาตให้รวม Offline Generation เข้ากับ Outlook หรือเครื่องมือภายใน ช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงความสามารถ AI ได้แม้ในขณะที่ไม่ได้เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต

ความปลอดภัยและความรับผิดชอบ

Microsoft มุ่งมั่นที่จะพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม โมเดล Phi-4 ก็ไม่มีข้อยกเว้น

• หลักการความรับผิดชอบ: ไปป์ไลน์การพัฒนา AI ของ Microsoft สอดคล้องกับหลักการความรับผิดชอบ ซึ่งรวมถึงความรับผิดชอบ ความเป็นธรรม ความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และการรวม
• Post-Training: โมเดล Phi-4 ผ่านการฝึกอบรมหลังการฝึกอบรมโดยใช้ SFT, Direct Preference Optimization และ RLHF จากชุดข้อมูลที่มุ่งเน้น "helpfulness/harmlessness" สาธารณะและภายใน สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดลมีความปลอดภัยและเชื่อถือได้
• Model Cards: Microsoft เผยแพร่ "Cards" สำหรับโมเดล ซึ่งให้รายละเอียดข้อจำกัดที่เหลืออยู่และมาตรการลดผลกระทบ สิ่งนี้ให้ความโปร่งใสแก่ผู้ใช้และช่วยให้พวกเขาตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับการใช้งานโมเดล

อนาคตของ SLMs

โมเดล Phi-4 แสดงถึงก้าวสำคัญในการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLMs) ความสามารถในการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุง ควบคู่ไปกับขนาดที่เล็กและประสิทธิภาพ ทำให้เป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ในหลายแอปพลิเคชัน

เมื่อ SLMs พัฒนาอย่างต่อเนื่อง พวกเขามีแนวโน้มที่จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในภูมิทัศน์ AI ความสามารถในการทำงานบนอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากรและให้ประสิทธิภาพที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่เครื่องมือทางการศึกษาไปจนถึง Local Chatbots ไปจนถึงอุปกรณ์ Edge Computing

ความมุ่งมั่นของ Microsoft ต่อหลักการโอเพนซอร์สและการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบยังทำให้โมเดล Phi-4 เป็นทรัพยากรที่มีค่าสำหรับชุมชน AI ด้วยการทำให้การเข้าถึงเครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น Microsoft กำลังเสริมศักยภาพให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่และมีผลกระทบที่สามารถเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยรวม

เจาะลึกด้านเทคนิค

การเจาะลึกรายละเอียดเฉพาะของสถาปัตยกรรมและการฝึกอบรม Phi-4 เผยให้เห็นถึงเทคนิคที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ช่วยให้ SLMs เหล่านี้บรรลุความสามารถในการให้เหตุผลที่น่าประทับใจ การผสมผสานระหว่างชุดข้อมูลที่คัดสรรมาอย่างพิถีพิถัน อัลกอริทึมการฝึกอบรมที่ซับซ้อน และการมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพ ส่งผลให้เกิดตระกูลโมเดลที่มีทั้งทรงพลังและใช้งานได้จริง

การคัดสรรและการเตรียมข้อมูล

ความสำเร็จของโมเดล Machine Learning ใดๆ ก็ตามขึ้นอยู่กับคุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม Microsoft ลงทุนอย่างมากในการคัดสรรและเตรียมชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดล Phi-4

• Reasoning Chains จาก o3-mini ของ OpenAI: โมเดลใช้ประโยชน์จาก Reasoning Chains ที่สร้างโดยโมเดล o3-mini ของ OpenAI เพื่อเรียนรู้ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการให้เหตุผลที่ซับซ้อน Chains เหล่านี้ให้แผนงานโดยละเอียดสำหรับ SLMs ในการติดตาม ทำให้พวกเขาสามารถพัฒนาความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับตรรกะพื้นฐาน
• Synthetic Mathematical Problems: โมเดล Phi-4-mini-reasoning ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลสังเคราะห์ของปัญหาทางคณิตศาสตร์หนึ่งล้านปัญหาที่สร้างโดย DeepSeek-R1 ชุดข้อมูลนี้ให้ความท้าทายทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลาย ช่วยให้โมเดลพัฒนาทักษะการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่ง
• Helpfulness/Harmlessness Datasets: โมเดลผ่านการฝึกอบรมหลังการฝึกอบรมโดยใช้ชุดข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อส่งเสริมประโยชน์และการไม่เป็นอันตราย สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดลสร้างผลลัพธ์ที่ปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ

อัลกอริทึมการฝึกอบรม

โมเดล Phi-4 ได้รับการฝึกฝนโดยใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้เสริมกำลัง และการกลั่น เทคนิคเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อปรับโมเดลให้เหมาะสมสำหรับงานการให้เหตุผลและตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

• Supervised Fine-Tuning (SFT): SFT ใช้เพื่อปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดบน Reasoning Chains ที่สร้างโดยโมเดล o3-mini ของ OpenAI สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์เฉพาะที่แสดงลักษณะเฉพาะของกระบวนการให้เหตุผลที่ซับซ้อน
• Reinforcement Learning (RL): RL ใช้เพื่อฝึกอบรมโมเดล Phi-4-reasoning-plus เพื่อเพิ่มสัญญาณรางวัลให้สูงสุดโดยอิงจากความถูกต้องและประสิทธิภาพของการให้เหตุผล สิ่งนี้สนับสนุนให้โมเดลพัฒนากลยุทธ์สำหรับการแก้ปัญหาที่มีทั้งประสิทธิผลและมีประสิทธิภาพเชิงคำนวณ
• Distillation: การกลั่นใช้เพื่อถ่ายทอดความรู้จากโมเดลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนกว่าไปยังโมเดล Phi-4 ที่เล็กกว่า สิ่งนี้ช่วยให้ SLMs สามารถบรรลุระดับประสิทธิภาพที่เทียบได้กับโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก ในขณะที่ยังคงขนาดที่กะทัดรัดและประสิทธิภาพไว้

การเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อประสิทธิภาพ

หนึ่งในเป้าหมายหลักในการพัฒนาโมเดล Phi-4 คือการเพิ่มประสิทธิภาพ โมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบด้วยสถาปัตยกรรมที่กะทัดรัดซึ่งลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องการให้น้อยที่สุด สิ่งนี้ช่วยลดต้นทุนการคำนวณในการรันโมเดลและทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้บนอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร

• Quantization: Quantization ใช้เพื่อลดรอยเท้าหน่วยความจำของโมเดลและปรับปรุงความเร็วในการอนุมาน สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแสดงพารามิเตอร์ของโมเดลโดยใช้บิตน้อยลง ซึ่งสามารถลดต้นทุนการคำนวณในการรันโมเดลได้อย่างมาก
• Hardware Acceleration: โมเดล Phi-4 ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์บนแพลตฟอร์มต่างๆ รวมถึง CPUs, GPUs และ NPUs สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถบรรลุประสิทธิภาพสูงสุดบนอุปกรณ์ที่หลากหลาย

ผลกระทบต่ออนาคตของ AI

โมเดล Phi-4 แสดงถึงก้าวสำคัญในการพัฒนา AI โดยมีผลกระทบที่ขยายออกไปไกลกว่าแอปพลิเคชันเฉพาะที่ได้รับการออกแบบ ความสามารถในการบรรลุประสิทธิภาพสูงด้วยขนาดที่ค่อนข้างเล็กและทรัพยากรการคำนวณ เปิดโอกาสใหม่สำหรับการปรับใช้ AI ในการตั้งค่าที่หลากหลาย

Democratization of AI

โมเดล Phi-4 เป็นข้อพิสูจน์ถึงข้อเท็จจริงที่ว่าความสามารถ AI ที่ทรงพลังสามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากหรือการเข้าถึงชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ สิ่งนี้ทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น เสริมศักยภาพให้นักพัฒนาและนักวิจัยสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่แม้จะมีทรัพยากรจำกัด

Edge Computing

ขนาดที่เล็กและประสิทธิภาพของโมเดล Phi-4 ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชัน Edge Computing สิ่งนี้ช่วยให้ AI สามารถปรับใช้ใกล้กับแหล่งข้อมูลมากขึ้น ลดเวลาแฝงและปรับปรุงการตอบสนอง Edge Computing มีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ตั้งแต่การผลิตไปจนถึงการดูแลสุขภาพไปจนถึงการขนส่ง

Personalized AI

โมเดล Phi-4 สามารถปรับแต่งและปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้หรือองค์กรแต่ละรายได้ สิ่งนี้ช่วยให้สร้างประสบการณ์ AI ส่วนบุคคลที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้แต่ละราย AI ส่วนบุคคลมีศักยภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ปรับปรุงการเรียนรู้ และปรับปรุงความเป็นอยู่โดยรวม

Sustainable AI

โมเดล Phi-4 เป็นทางเลือกที่ยั่งยืนกว่าสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยต้องการพลังงานและทรัพยากรการคำนวณน้อยกว่า สิ่งนี้มีความสำคัญสำหรับการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI และทำให้มั่นใจได้ว่าสามารถปรับใช้ได้อย่างมีความรับผิดชอบและยั่งยืน

โมเดล Microsoft Phi-4-Reasoning ไม่ใช่แค่การวนซ้ำอีกครั้งในโลก AI ที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา พวกเขาเป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ พวกเขาแสดงให้เห็นว่าสติปัญญาไม่ได้เป็นเพียงหน้าที่ของขนาดและพลังการคำนวณเท่านั้น แต่สามารถทำได้ผ่านการออกแบบที่ชาญฉลาด การคัดสรรข้อมูลอย่างพิถีพิถัน และเทคนิคการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรมใหม่ เมื่อโมเดลเหล่านี้พัฒนาอย่างต่อเนื่อง พวกเขาก็พร้อมที่จะปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับ AI และเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี