Phi-4-Multimodal Çoklu Ortam Yapay Zekasına Birleşik Yaklaşım
Phi-4-multimodal, Microsoft’un çok modlu dil modelleri alanındaki öncü girişimi olarak ortaya çıkıyor. 5,6 milyar parametreye sahip bu çığır açan model, konuşma, görme ve metin işlemeyi tek, tutarlı bir mimaride sorunsuz bir şekilde entegre ediyor. Bu yenilikçi yaklaşım, doğrudan değerli müşteri geri bildirimlerinden kaynaklanıyor ve Microsoft’un sürekli iyileştirme ve kullanıcı ihtiyaçlarına yanıt verme taahhüdünü yansıtıyor.
Phi-4-multimodal’ın geliştirilmesi, gelişmiş çapraz modal öğrenme tekniklerinden yararlanır. Bu, modelin daha doğal ve bağlamsal olarak farkında etkileşimleri teşvik etmesini sağlar. Phi-4-multimodal ile donatılmış cihazlar, çeşitli girdi modalitelerini aynı anda anlayabilir ve bunlar arasında akıl yürütebilir. Konuşulan dili yorumlamada, görüntüleri analiz etmede ve metinsel bilgileri işlemede üstündür. Ayrıca, cihaz üzerinde yürütme için optimize edilirken, yüksek verimli, düşük gecikmeli çıkarım sunar ve böylece hesaplama yükünü en aza indirir.
Phi-4-multimodal’ın tanımlayıcı özelliklerinden biri birleşik mimarisidir. Farklı modaliteler için karmaşık ardışık düzenlere veya ayrı modellere dayanan geleneksel yaklaşımların aksine, Phi-4-multimodal tek bir varlık olarak çalışır. Metin, ses ve görsel girdileri aynı temsil alanında ustalıkla işler. Bu akıcı tasarım, verimliliği artırır ve geliştirme sürecini basitleştirir.
Phi-4-multimodal’ın mimarisi, performansını ve çok yönlülüğünü artırmak için çeşitli geliştirmeler içerir. Bunlar şunları içerir:
- Daha Geniş Kelime Dağarcığı: Gelişmiş işleme yeteneklerini kolaylaştırır.
- Çoklu Dil Desteği: Modelin çeşitli dil bağlamlarında uygulanabilirliğini genişletir.
- Entegre Dil Muhakemesi: Dil anlayışını çok modlu girdilerle birleştirir.
Bu gelişmeler, cihazlarda ve uç bilişim platformlarında dağıtım için ideal olan kompakt ve yüksek verimli bir model içinde elde edilir. Phi-4-multimodal’ın genişletilmiş yetenekleri ve uyarlanabilirliği, yapay zekayı yenilikçi yollarla kullanmak isteyen uygulama geliştiricileri, işletmeler ve endüstriler için çok sayıda olasılığın kilidini açar.
Konuşma ile ilgili görevler alanında, Phi-4-multimodal, açık modeller arasında öncü olarak ortaya çıkan olağanüstü bir yetenek göstermiştir. Özellikle, hem otomatik konuşma tanıma (ASR) hem de konuşma çevirisi (ST) alanlarında WhisperV3 ve SeamlessM4T-v2-Large gibi özel modelleri geride bırakıyor. HuggingFace OpenASR liderlik tablosunda en üst sırayı alarak, %6,14’lük etkileyici bir kelime hata oranı elde etti ve önceki en iyi %6,5’i (Şubat 2025 itibarıyla) geride bıraktı. Ayrıca, GPT-4o modeliyle karşılaştırılabilir performans seviyelerine ulaşarak konuşma özetlemeyi başarıyla uygulayabilen birkaç açık modelden biridir.
Phi-4-multimodal, konuşma soru cevaplama (QA) görevlerinde Gemini-2.0-Flash ve GPT-4o-realtime-preview gibi modellerle karşılaştırıldığında, öncelikle daha küçük boyutu ve buna bağlı olarak olgusal QA bilgisini tutma konusundaki sınırlamaları nedeniyle küçük bir boşluk sergilemesine rağmen, gelecekteki yinelemelerde bu yeteneği geliştirmeye yönelik devam eden çabalar odaklanmıştır.
Konuşmanın ötesinde, Phi-4-multimodal çeşitli kıyaslamalarda dikkate değer görme yetenekleri sergiliyor. Özellikle matematiksel ve bilimsel akıl yürütmede güçlü bir performans elde eder. Kompakt boyutuna rağmen, model aşağıdakiler dahil olmak üzere genel çok modlu görevlerde rekabetçi performansı korur:
- Belge ve grafik anlama
- Optik Karakter Tanıma (OCR)
- Görsel bilim akıl yürütme
Gemini-2-Flash-lite-preview ve Claude-3.5-Sonnet gibi karşılaştırılabilir modellerin performansını karşılar veya aşar.
Phi-4-Mini Metin Tabanlı Görevler için Kompakt Güç Merkezi
Phi-4-multimodal’ı tamamlayan Phi-4-mini, metin tabanlı görevlerde hız ve verimlilik için tasarlanmış 3,8 milyar parametreli bir modeldir. Bu yoğun, yalnızca kod çözücü transformatör şunları içerir:
- Gruplandırılmış sorgu dikkati
- 200.000 kelimelik bir kelime dağarcığı
- Paylaşılan girdi-çıktı gömmeleri
Kompakt boyutuna rağmen, Phi-4-mini, aşağıdakiler dahil olmak üzere bir dizi metin tabanlı görevde daha büyük modellerden sürekli olarak daha iyi performans gösterir:
- Akıl yürütme
- Matematik
- Kodlama
- Talimat takibi
- Fonksiyon çağırma
128.000 jetona kadar olan dizileri destekler, olağanüstü doğruluk ve ölçeklenebilirlik sunar. Bu, metin işlemede yüksek performans gerektiren gelişmiş yapay zeka uygulamaları için onu güçlü bir çözüm haline getirir.
Fonksiyon çağırma, talimat takibi, uzun bağlam işleme ve akıl yürütme, Phi-4-mini gibi küçük dil modellerinin harici bilgi ve işlevselliğe erişmesini sağlayan, kompakt boyutlarının getirdiği sınırlamaları etkili bir şekilde aşan güçlü yeteneklerdir. Standartlaştırılmış bir protokol aracılığıyla, fonksiyon çağırma, modelin yapılandırılmış programlama arayüzleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar.
Bir kullanıcı isteği sunulduğunda, Phi-4-mini şunları yapabilir:
- Sorgu üzerinde akıl yürütme.
- İlgili fonksiyonları uygun parametrelerle tanımlama ve çağırma.
- Fonksiyon çıktılarını alma.
- Bu sonuçları yanıtlarına dahil etme.
Bu, modelin yeteneklerinin iyi tanımlanmış fonksiyon arayüzleri aracılığıyla harici araçlara, uygulama programlama arayüzlerine (API’ler) ve veri kaynaklarına bağlanarak artırılabileceği genişletilebilir, aracı tabanlı bir sistem oluşturur. Örnek olarak, Phi-4-mini tarafından desteklenen, çeşitli cihazları ve işlevleri sorunsuz bir şekilde yöneten akıllı bir ev kontrol aracısı verilebilir.
Hem Phi-4-mini hem de Phi-4-multimodal’ın daha küçük ayak izleri, onları hesaplama açısından kısıtlı çıkarım ortamları için son derece uygun hale getirir. Bu modeller, özellikle platformlar arası kullanılabilirlik için ONNX Runtime ile daha da optimize edildiğinde, cihaz üzerinde dağıtım için avantajlıdır. Azaltılmış hesaplama gereksinimleri, daha düşük maliyetlere ve önemli ölçüde iyileştirilmiş gecikmeye dönüşür. Genişletilmiş bağlam penceresi, modellerin belgeler, web sayfaları, kod ve daha fazlası dahil olmak üzere kapsamlı metin içeriğini işlemesine ve üzerinde akıl yürütmesine olanak tanır. Hem Phi-4-mini hem de Phi-4-multimodal, güçlü akıl yürütme ve mantık yetenekleri sergiler ve onları analitik görevler için güçlü rakipler olarak konumlandırır. Kompakt boyutları ayrıca ince ayar veya özelleştirme maliyetini basitleştirir ve azaltır.
Gerçek Dünya Uygulamaları Endüstrileri Dönüştürmek
Bu modellerin tasarımı, karmaşık görevleri verimli bir şekilde ele almalarını sağlar ve bu da onları uç bilişim senaryoları ve sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip ortamlar için ideal hale getirir. Phi-4-multimodal ve Phi-4-mini’nin genişletilmiş yetenekleri, Phi’nin çeşitli endüstrilerdeki uygulamalarının ufuklarını genişletiyor. Bu modeller, yapay zeka ekosistemlerine entegre ediliyor ve çok çeşitli kullanım durumlarını keşfetmek için kullanılıyor.
İşte bazı ilgi çekici örnekler:
Windows’a Entegrasyon: Dil modelleri, güçlü akıl yürütme motorları olarak hizmet eder. Phi gibi küçük dil modellerinin Windows’a entegre edilmesi, verimli hesaplama yeteneklerinin korunmasına olanak tanır ve tüm uygulamalar ve kullanıcı deneyimlerinde sorunsuz bir şekilde entegre edilmiş sürekli bir zeka geleceğinin yolunu açar. Copilot+ PC’ler, Phi-4-multimodal’ın yeteneklerinden yararlanarak, Microsoft’un gelişmiş SLM’lerinin gücünü aşırı enerji tüketimi olmadan sunacak. Bu entegrasyon, üretkenliği, yaratıcılığı ve eğitim deneyimlerini geliştirerek geliştirici platformu için yeni bir standart oluşturacak.
Akıllı Cihazlar: Akıllı telefon üreticilerinin Phi-4-multimodal’ı doğrudan cihazlarına yerleştirdiğini hayal edin. Bu, akıllı telefonların sesli komutları işlemesini ve anlamasını, görüntüleri tanımasını ve metni sorunsuz bir şekilde yorumlamasını sağlar. Kullanıcılar, gerçek zamanlı dil çevirisi, gelişmiş fotoğraf ve video analizi ve karmaşık sorguları anlayabilen ve yanıtlayabilen akıllı kişisel asistanlar gibi gelişmiş özelliklerden yararlanabilir. Bu, doğrudan cihaz üzerinde güçlü yapay zeka yetenekleri sağlayarak, düşük gecikme ve yüksek verimlilik sağlayarak kullanıcı deneyimini önemli ölçüde artıracaktır.
Otomotiv Endüstrisi: Bir otomotiv şirketinin Phi-4-multimodal’ı araç içi asistan sistemlerine entegre ettiğini düşünün. Model, araçların sesli komutları anlamasını ve yanıtlamasını, sürücü hareketlerini tanımasını ve kameralardan gelen görsel girdileri analiz etmesini sağlayabilir. Örneğin, yüz tanıma yoluyla uyuşukluğu algılayarak ve gerçek zamanlı uyarılar sağlayarak sürücü güvenliğini artırabilir. Ayrıca, daha sezgisel ve daha güvenli bir sürüş deneyimi yaratarak, hem buluta bağlıyken hem de bağlantı olmadığında çevrimdışı olduğunda, kesintisiz navigasyon yardımı sunabilir, yol işaretlerini yorumlayabilir ve bağlamsal bilgiler sağlayabilir.
Çok Dilli Finansal Hizmetler: Bir finansal hizmetler şirketinin karmaşık finansal hesaplamaları otomatikleştirmek, ayrıntılı raporlar oluşturmak ve finansal belgeleri birden çok dile çevirmek için Phi-4-mini’yi kullandığını hayal edin. Model, risk değerlendirmeleri, portföy yönetimi ve finansal tahminleme için çok önemli olan karmaşık matematiksel hesaplamalar yaparak analistlere yardımcı olabilir. Ayrıca, finansal tabloları, düzenleyici belgeleri ve müşteri iletişimlerini çeşitli dillere çevirerek küresel müşteri ilişkilerini geliştirebilir.
Güvenlik ve Emniyeti Sağlama
Azure AI Foundry, kuruluşlara yapay zeka geliştirme yaşam döngüsü boyunca yapay zeka risklerini ölçme, azaltma ve yönetme konusunda yardımcı olmak için sağlam bir yetenek paketi sunar. Bu, hem geleneksel makine öğrenimi hem de üretken yapay zeka uygulamaları için geçerlidir. AI Foundry içindeki Azure AI değerlendirmeleri, geliştiricilerin hem yerleşik hem de özel metrikleri kullanarak azaltma stratejilerini bilgilendirmek için modellerin ve uygulamaların kalitesini ve güvenliğini yinelemeli olarak değerlendirmelerini sağlar.
Hem Phi-4-multimodal hem de Phi-4-mini, dahili ve harici güvenlik uzmanları tarafından yürütülen titiz güvenlik ve emniyet testlerinden geçmiştir. Bu uzmanlar, Microsoft AI Red Team (AIRT) tarafından hazırlanan stratejileri kullandılar. Önceki Phi modellerinde geliştirilen bu metodolojiler, küresel perspektifleri ve desteklenen tüm dillerin anadili konuşmacılarını içerir. Aşağıdakiler dahil olmak üzere geniş bir alanı kapsar:
- Siber güvenlik
- Ulusal güvenlik
- Adalet
- Şiddet
Bu değerlendirmeler, çok dilli araştırmalar yoluyla güncel trendleri ele alır. AIRT’nin açık kaynaklı Python Risk Identification Toolkit (PyRIT) ve manuel araştırmasından yararlanan kırmızı takımcılar, hem tek turlu hem de çok turlu saldırılar gerçekleştirdiler. Geliştirme ekiplerinden bağımsız olarak çalışan AIRT, model ekibiyle sürekli olarak içgörüleri paylaştı. Bu yaklaşım, en son Phi modelleri tarafından sunulan yeni yapay zeka güvenliği ve emniyet ortamını kapsamlı bir şekilde değerlendirerek yüksek kaliteli ve güvenli yeteneklerin sunulmasını sağladı.
Phi-4-multimodal ve Phi-4-mini için kapsamlı model kartları, beraberindeki teknik makale ile birlikte, bu modellerin önerilen kullanımlarının ve sınırlamalarının ayrıntılı bir özetini sunar. Bu şeffaflık, Microsoft’un sorumlu yapay zeka geliştirme ve dağıtımına olan bağlılığının altını çiziyor. Bu modeller, yapay zeka geliştirme üzerinde önemli bir etki yaratmaya hazırlanıyor.