Microsoft Research ได้เปิดตัว Phi-4-reasoning-plus ซึ่งเป็นโมเดลภาษา open-weight ที่ได้รับการออกแบบมาอย่างพิถีพิถันสำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลที่ลึกซึ้งและมีโครงสร้าง นวัตกรรมนี้สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมพื้นฐานของ Phi-4 โดยผสมผสานทั้งเทคนิค supervised fine-tuning และ reinforcement learning ผลลัพธ์ที่ได้คือประสิทธิภาพที่ก้าวกระโดดอย่างมีนัยสำคัญในเกณฑ์มาตรฐานที่ท้าทายหลากหลาย รวมถึงคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ การเขียนโค้ด และปัญหาเชิงตรรกะ
สถาปัตยกรรมและการฝึกอบรมโมเดล
Phi-4-reasoning-plus เป็นโมเดล Transformer แบบ dense decoder-only ที่มีพารามิเตอร์ 14 พันล้านตัว ซึ่งแตกต่างจากโมเดลจำนวนมากที่ให้ความสำคัญกับขนาด Phi-4-reasoning-plus ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมและวิธีการฝึกอบรมที่ซับซ้อน โมเดลได้รับการฝึกอบรมโดยใช้โทเค็น 16 พันล้านโทเค็น ซึ่งประมาณ 8.3 พันล้านโทเค็นเป็นเอกลักษณ์ โดยมาจากชุดข้อมูลสังเคราะห์และแหล่งข้อมูลบนเว็บที่คัดสรรมาอย่างดี
แง่มุมที่สำคัญของการฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับระยะ reinforcement learning (RL) ระยะนี้ใช้ชุดปัญหาที่เน้นคณิตศาสตร์ประมาณ 6,400 ข้อ ทำให้ความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลคมชัดยิ่งขึ้น แนวทางที่มุ่งเน้นนี้ช่วยให้โมเดลปรับแต่งกลยุทธ์การแก้ปัญหาและปรับปรุงความแม่นยำในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
ความพร้อมใช้งานแบบโอเพนซอร์สและความเข้ากันได้
หนึ่งในแง่มุมที่น่าสนใจที่สุดของ Phi-4-reasoning-plus คือความพร้อมใช้งานภายใต้ลิขสิทธิ์ MIT ที่อนุญาต แนวทางโอเพนซอร์สนี้ช่วยให้แอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์และระดับองค์กรมีความหลากหลาย ผู้ใช้สามารถปรับแต่ง ดัดแปลง หรือกลั่นกรองโมเดลโดยไม่ต้องเผชิญกับอุปสรรคด้านใบอนุญาตที่เข้มงวด
โมเดลนี้ยังได้รับการออกแบบมาเพื่อการผสานรวมอย่างราบรื่นกับเฟรมเวิร์กอนุมานยอดนิยม ได้แก่:
- Hugging Face Transformers
- vLLM
- llama.cpp
- Ollama
ความเข้ากันได้นี้ทำให้มั่นใจได้ว่านักพัฒนาสามารถรวม Phi-4-reasoning-plus เข้ากับเวิร์กโฟลว์และโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย Microsoft ยังให้คำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับพารามิเตอร์การอนุมานและการจัดรูปแบบพรอมต์ของระบบ ช่วยให้นักพัฒนาเพิ่มศักยภาพของโมเดลให้สูงสุด
เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ
แม้จะมีขนาดค่อนข้างเล็ก Phi-4-reasoning-plus แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ โดยมักจะเหนือกว่าโมเดล open-weight ที่ใหญ่กว่า เช่น DeepSeek-R1-Distill-70B ในเกณฑ์มาตรฐานที่ต้องการต่างๆ ตัวอย่างเช่น ในการสอบคณิตศาสตร์ AIME 2025 จะมีความแม่นยำเฉลี่ยสูงกว่าในการตอบคำถามทั้ง 30 ข้ออย่างถูกต้องในการลองครั้งแรกเมื่อเทียบกับโมเดลการกลั่นพารามิเตอร์ 70B ที่น่าทึ่งคือประสิทธิภาพของมันใกล้เคียงกับ DeepSeek-R1 ซึ่งเป็นโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่าอย่างเห็นได้ชัดที่ 671B พารามิเตอร์
ความสำเร็จนี้เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพของกลยุทธ์การฝึกอบรมที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางของ Microsoft และความสามารถของโมเดลในการใช้ประโยชน์จากความรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
กลยุทธ์การฝึกอบรมที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง
ความสำเร็จของ Microsoft กับ Phi-4-reasoning-plus สามารถนำมาประกอบกับกลยุทธ์การฝึกอบรมที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ในระหว่างขั้นตอน supervised fine-tuning โมเดลได้รับการฝึกอบรมในการผสมผสานอย่างพิถีพิถันของร่องรอยการให้เหตุผลแบบ chain-of-thought สังเคราะห์และพรอมต์คุณภาพสูงที่กรองแล้ว
นวัตกรรมที่สำคัญในแนวทางการฝึกอบรมคือการใช้เอาต์พุตการให้เหตุผลที่มีโครงสร้างอย่างมีกลยุทธ์ ซึ่งคั่นด้วยโทเค็น <think> และ </think> พิเศษ โทเค็นเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นแนวทางที่ชัดเจน กระตุ้นให้โมเดลแยกขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลางออกจากคำตอบสุดท้าย การแยกนี้ส่งเสริมทั้งความโปร่งใสและความสอดคล้องในการแก้ปัญหาในรูปแบบยาว ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจกระบวนการคิดของโมเดล
Reinforcement Learning เพื่อความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น
หลังจากขั้นตอน fine-tuning Microsoft ใช้ reinforcement learning ที่อิงตามผลลัพธ์ โดยเฉพาะอัลกอริทึม Group Relative Policy Optimization (GRPO) เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของเอาต์พุตของโมเดลเพิ่มเติม
ฟังก์ชัน RL reward ได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความถูกต้องและความกระชับ ลงโทษการทำซ้ำ และบังคับใช้ความสอดคล้องในการจัดรูปแบบ แนวทางที่ครอบคลุมนี้ทำให้เกิดการตอบสนองที่ยาวนานและรอบคอบยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในคำถามที่โมเดลขาดความมั่นใจในตอนแรก เมื่อให้รางวัลแก่ความถูกต้องและลงโทษความละเอียด RL phase ได้ปรับความสามารถของโมเดลให้เหมาะสมเพื่อให้คำตอบที่แม่นยำและมีเหตุผลที่ดี
แอปพลิเคชันและการใช้งานที่ตั้งใจไว้
Phi-4-reasoning-plus เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ได้รับประโยชน์จากการให้เหตุผลคุณภาพสูงภายใต้ข้อจำกัดด้านหน่วยความจำหรือเวลาแฝง รองรับความยาวบริบท 32,000 โทเค็นโดยค่าเริ่มต้น และแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เสถียรในการทดลองกับอินพุตสูงสุด 64,000 โทเค็น
โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้ในการตั้งค่าเหมือนการแชท และทำงานได้ดีที่สุดเมื่อมีพรอมต์ของระบบที่สั่งให้ให้เหตุผลทีละขั้นตอนก่อนที่จะนำเสนอวิธีแก้ปัญหา แนวทางที่มีโครงสร้างนี้กระตุ้นให้โมเดลมีส่วนร่วมในกระบวนการแก้ปัญหาอย่างรอบคอบและเป็นระบบ
เครื่องมือวิจัยและส่วนประกอบสำหรับระบบ Generative AI
Microsoft มองว่า Phi-4-reasoning-plus เป็นเครื่องมือวิจัยที่มีค่าและเป็นส่วนประกอบสำคัญสำหรับระบบ Generative AI ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นโซลูชันแบบ drop-in สำหรับงานปลายน้ำทั้งหมด แต่เป็น building block ที่ใช้งานได้หลากหลายซึ่งสามารถรวมเข้ากับสถาปัตยกรรม AI ขนาดใหญ่ได้
นักพัฒนาควรประเมินประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความเป็นธรรมอย่างรอบคอบก่อนที่จะปรับใช้โมเดลในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูงหรือมีการควบคุม การทดสอบและการตรวจสอบที่เข้มงวดเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและมีจริยธรรมในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง
การประเมินความปลอดภัยและการ Red-Teaming
Microsoft ได้ดำเนินการประเมินความปลอดภัยอย่างกว้างขวางของ Phi-4-reasoning-plus รวมถึงการ red-teaming โดย AI Red Team ภายในและการเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานด้วยเครื่องมือต่างๆ เช่น Toxigen การประเมินเหล่านี้ประเมินการตอบสนองของโมเดลในหมวดหมู่เนื้อหาที่ละเอียดอ่อนและระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น
แนวทางเชิงรุกด้านความปลอดภัยนี้ช่วยลดความเสี่ยงและทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลจะถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม ผลการประเมินเหล่านี้แจ้งความพยายามอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุงความปลอดภัยและการจัดแนวของโมเดล
การทำให้การเข้าถึงการให้เหตุผลขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย
จากข้อมูลของ Microsoft การเปิดตัว Phi-4-reasoning-plus แสดงให้เห็นว่าด้วยข้อมูลและเทคนิคการฝึกอบรมที่คัดสรรมาอย่างดี โมเดลขนาดเล็กสามารถให้ประสิทธิภาพการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง และการเข้าถึงแบบเปิดที่เป็นประชาธิปไตย ความมุ่งมั่นในการเข้าถึงแบบเปิดนี้ช่วยให้ผู้ที่ทำงานด้านวิจัย นักพัฒนา และองค์กรทุกขนาดสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของการให้เหตุผลขั้นสูงได้
ความพร้อมใช้งานของ Phi-4-reasoning-plus ภายใต้ใบอนุญาต MIT จะขจัดอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดและส่งเสริมนวัตกรรมในภูมิทัศน์ AI โดยการทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยีนี้เป็นประชาธิปไตย Microsoft กำลังมีส่วนร่วมในระบบนิเวศ AI ที่เท่าเทียมและครอบคลุมมากขึ้น
นัยยะสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในองค์กร
การเปิดตัว Phi-4-reasoning-plus ของ Microsoft นำเสนอโอกาสที่สำคัญสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านเทคนิคขององค์กรที่จัดการการพัฒนา การจัดระเบียบ หรือโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลโมเดล AI การผสมผสานระหว่างขนาดที่กะทัดรัด ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง และความพร้อมใช้งานแบบโอเพนซอร์สทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย
วิศวกร AI และผู้จัดการวงจรชีวิตโมเดล
สำหรับวิศวกร AI และผู้จัดการวงจรชีวิตโมเดล ขนาดพารามิเตอร์ 14B ของโมเดล ควบคู่ไปกับประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานที่แข่งขันได้ นำเสนอตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับการให้เหตุผลที่มีประสิทธิภาพสูงโดยไม่ต้องมีความต้องการโครงสร้างพื้นฐานของโมเดลที่ใหญ่กว่าอย่างเห็นได้ชัด ซึ่งอาจนำไปสู่การลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการปรับใช้และการจัดการโมเดล
ความเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์กต่างๆ เช่น Hugging Face Transformers, vLLM, llama.cpp และ Ollama ให้ความยืดหยุ่นในการปรับใช้ในสแต็กองค์กรต่างๆ รวมถึงสภาพแวดล้อมแบบ containerized และ serverless ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้องค์กรสามารถรวม Phi-4-reasoning-plus เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานและเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น
ทีมงานปรับใช้และขยายขนาด
ทีมงานที่รับผิดชอบในการปรับใช้และขยายขนาดโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอาจพบว่าการรองรับบริบท 32k-token ของโมเดล ซึ่งขยายได้ถึง 64k ในการทดสอบ มีประโยชน์อย่างยิ่งในกรณีการใช้งานที่หนักหน่วงด้านเอกสาร เช่น การวิเคราะห์ทางกฎหมาย การ QA ทางเทคนิค หรือการสร้างแบบจำลองทางการเงิน ความสามารถในการประมวลผลเอกสารขนาดยาวอย่างมีประสิทธิภาพเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญในแอปพลิเคชันเหล่านี้
โครงสร้างในตัวของการแยกการให้เหตุผลแบบ chain-of-thought ออกจากคำตอบสุดท้ายยังสามารถลดความซับซ้อนในการผสานรวมเข้ากับอินเทอร์เฟซที่ต้องการความสามารถในการตีความหรือการตรวจสอบได้ ความโปร่งใสนี้มีความสำคัญในอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันที่มีการควบคุม ซึ่งจำเป็นต้องเข้าใจกระบวนการให้เหตุผลของโมเดล
ทีมงานจัดระเบียบ AI
สำหรับทีมงานจัดระเบียบ AI Phi-4-reasoning-plus นำเสนอสถาปัตยกรรมโมเดลที่สามารถใส่เข้าไปในไปป์ไลน์ได้ง่ายขึ้นด้วยข้อจำกัดด้านทรัพยากร สิ่งนี้เกี่ยวข้องในสถานการณ์ที่การให้เหตุผลแบบเรียลไทม์ต้องเกิดขึ้นภายใต้เวลาแฝงหรือขีดจำกัดด้านต้นทุน ขนาดที่กะทัดรัดและสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการเหล่านี้
ความสามารถที่แสดงให้เห็นในการสรุปปัญหา out-of-domain รวมถึงงาน NP-hard เช่น 3SAT และ TSP ชี้ให้เห็นถึงประโยชน์ในการวางแผนเชิงอัลกอริทึมและการใช้งานการสนับสนุนการตัดสินใจนอกเหนือจากที่กำหนดเป้าหมายไว้อย่างชัดเจนระหว่างการฝึกอบรม ความสามารถในการปรับตัวนี้ทำให้เป็นทรัพย์สินที่มีค่าสำหรับองค์กรที่เผชิญกับความท้าทายที่หลากหลายและซับซ้อน
ผู้นำด้านวิศวกรรมข้อมูล
ผู้นำด้านวิศวกรรมข้อมูลอาจพิจารณารูปแบบการให้เหตุผลของโมเดล ซึ่งออกแบบมาเพื่อสะท้อนขั้นตอนการแก้ปัญหาระดับกลาง เป็นกลไกสำหรับการติดตามความสอดคล้องเชิงตรรกะในลำดับข้อมูลที่มีโครงสร้างขนาดยาว ความสามารถนี้สามารถใช้เพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลและรับประกันความน่าเชื่อถือของข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
รูปแบบเอาต์พุตที่มีโครงสร้างสามารถรวมเข้ากับเลเยอร์การตรวจสอบความถูกต้องหรือระบบบันทึกเพื่อรองรับความสามารถในการอธิบายในแอปพลิเคชันที่อุดมด้วยข้อมูล ความโปร่งใสนี้สามารถช่วยให้องค์กรสร้างความไว้วางใจในระบบ AI และทำให้มั่นใจได้ว่าระบบเหล่านั้นถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบ
การกำกับดูแลและความปลอดภัย
จากมุมมองด้านการกำกับดูแลและความปลอดภัย Phi-4-reasoning-plus ได้รวมเอาเลเยอร์หลายชั้นของการปรับความปลอดภัยหลังการฝึกอบรมและได้รับการทดสอบเชิงโต้ตอบโดย AI Red Team ภายในของ Microsoft มาตรการเหล่านี้ช่วยลดความเสี่ยงและทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลจะถูกใช้อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ
สำหรับองค์กรที่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดหรือข้อกำหนดการตรวจสอบ สิ่งนี้อาจลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนาเวิร์กโฟลว์การจัดตำแหน่งแบบกำหนดเองตั้งแต่เริ่มต้น คุณลักษณะด้านความปลอดภัยในตัวสามารถช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามภาระผูกพันด้านกฎระเบียบและปกป้องชื่อเสียงของตน
วิวัฒนาการของโมเดลการให้เหตุผล
โดยรวมแล้ว Phi-4-reasoning-plus แสดงให้เห็นว่ากระแสการให้เหตุผลที่เริ่มต้นโดยโมเดลชุด ‘o’ ของ OpenAI และ DeepSeek R1 กำลังเร่งตัวขึ้นและเคลื่อนตัวลงไปยังโมเดลที่เล็กลง เข้าถึงได้มากขึ้น ราคาไม่แพง และปรับแต่งได้มากขึ้น แนวโน้มนี้กำลังทำให้การเข้าถึงความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย และช่วยให้องค์กรทุกขนาดสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ได้
สำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านเทคนิคที่ได้รับมอบหมายให้จัดการประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด ต้นทุน และความเสี่ยง นำเสนอทางเลือกแบบโมดูลาร์ ตีความได้ ซึ่งสามารถประเมินและรวมเข้าด้วยกันได้อย่างยืดหยุ่น ไม่ว่าจะอยู่ใน endpoints การอนุมานแบบแยกเดี่ยว เครื่องมือฝังตัว หรือระบบ Generative AI แบบเต็มสแต็ก ความสามารถรอบด้านและความสามารถในการปรับตัวทำให้เป็นทรัพย์สินที่มีค่าสำหรับองค์กรที่ต้องการควบคุมพลังของ AI อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพ
ความสามารถของโมเดลในการทำงานได้ดีด้วยทรัพยากรที่จำกัด เปิดประตูสำหรับการปรับใช้ในสถานการณ์ edge computing ทำให้สามารถตัดสินใจแบบเรียลไทม์ได้ใกล้กับแหล่งข้อมูลมากขึ้น สิ่งนี้เกี่ยวข้องอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิต การขนส่ง และการดูแลสุขภาพ ซึ่งเวลาแฝงต่ำและความน่าเชื่อถือสูงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
นอกจากนี้ เอาต์พุตการให้เหตุผลที่มีโครงสร้างของโมเดลสามารถใช้เพื่อสร้างระบบ AI ที่อธิบายได้และโปร่งใสมากขึ้น ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการคิดของโมเดล องค์กรต่างๆ สามารถสร้างความไว้วางใจและความมั่นใจในการปรับใช้ AI ได้ สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันที่ AI ใช้ในการตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อชีวิตมนุษย์
โดยสรุป Phi-4-reasoning-plus ของ Microsoft แสดงถึงก้าวสำคัญในการวิวัฒนาการของโมเดลการให้เหตุผล การผสมผสานระหว่างขนาดที่กะทัดรัด ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง ความพร้อมใช้งานแบบโอเพนซอร์ส และคุณลักษณะด้านความปลอดภัยในตัวทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ในขณะที่ภูมิทัศน์ AI ยังคงพัฒนาต่อไป โมเดลเช่น Phi-4-reasoning-plus จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการกำหนดอนาคตของ AI ความสามารถในการเข้าถึงและความสามารถในการปรับตัวจะช่วยให้องค์กรทุกขนาดสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้เป็นข้อพิสูจน์ถึงพลังของเทคนิคการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรมใหม่และกลยุทธ์ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางในการสร้างระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้