مائیکروسافٹ Phi-4: ذہانت، کم حجم میں!

مائیکروسافٹ کا Phi-4 استدلال: SLMs بھی بڑے ماڈلز کی طرح استدلال کر سکتے ہیں!

مائیکروسافٹ کا Phi-4 استدلال پیش کرتا ہے چھوٹے، اوپن ویٹ (MIT لائسنس یافتہ)، تیز، موثر SLMs جو اعلیٰ درجے کی استدلال کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

مائیکروسافٹ، اگرچہ OpenAI کا ایک مراعات یافتہ پارٹنر ہے اور Azure AI فاؤنڈری میں اپنے AI ماڈلز کو ضم کرنے کے لیے بیشتر کھلاڑیوں کے ساتھ کام کر رہا ہے، لیکن اپنی تکنیکی راہوں پر گامزن ہونے سے گریز نہیں کرتا ہے۔ اس میں نیورل نیٹ ورکس کے مرکز میں اختراعات پر کام کرنا شامل ہے، جیسے کہ دلچسپ BitNet b1.58 ماڈل جو Trit پر مبنی ہے، اس کے اپنے اوپن سورس SLMs، اور یہاں تک کہ فرنٹیئر ماڈلز جو خفیہ رکھے جاتے ہیں (پراجیکٹ MAI-1)۔

چھوٹے AI ماڈلز (SLMs) کی اپنی رینج Phi-3 متعارف کرانے کے ایک سال بعد اور ایک ملٹی موڈل SLM (Phi-4-Multimodal) اور ایک چھوٹے ماڈل (Phi-4-mini) کے ساتھ چوتھی جنریشن کی شروعات کے دو ماہ بعد، مائیکروسافٹ اپنے تازہ ترین جنریشن SLM کے تین نئے ویرینٹس کا اعلان کرتا ہے: Phi-4-reasoning، Phi-4-reasoning-plus، اور Phi-4-mini-reasoning۔

30 اپریل، 2025 کو جاری کیے گئے، یہ “استدلال سے مربوط” ورژن کمپیکٹ ماڈلز کی اوپن ویٹ پیشکش کو ان ڈویلپرز کے لیے توسیع دیتے ہیں جنہیں پیچیدہ استدلال کی ضرورت ہوتے ہوئے کم لیٹنسی کو برقرار رکھنے کی ضرورت ہے۔

مائیکروسافٹ کے انجینئرز کا اپنے SLMs کو “استدلال” بنانے کے لیے طریقہ کار کے مرکز میں: OpenAI کی استدلال زنجیروں o3-mini سے ٹھیک دانے دار نگرانی (SFT) پر انحصار کرنا، اور “پلس” ورژن کے لیے کمک سیکھنا (RL)۔ مائیکروسافٹ وضاحت کرتا ہے، “ڈسٹلیشن، کمک سیکھنے اور اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کے ذریعے، یہ ماڈلز سائز اور کارکردگی میں مفاہمت کرتے ہیں۔”

چھوٹے لیکن باصلاحیت

مارکیٹ کے مختلف معروف بینچ مارکس پر نتائج مقابلہ کو ماند کرنے کے لیے کافی ہیں: عام طور پر صرف 14 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ، Phi-4-reasoning AIME 2025، MMLU-Pro یا HumanEval-Plus سیریز پر DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 بلین پیرامیٹرز) سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، اور مکمل DeepSeek-R1 ماڈل (671 بلین پیرامیٹرز) سے رجوع کرتا ہے! Phi-4-reasoning-plus ویرینٹ، جو اسی 14 بلین پیرامیٹرز پر ہم آہنگ ہے لیکن 1.5 گنا زیادہ ٹوکنز کے ساتھ تربیت یافتہ ہے، تقریباً OmniMath پر OpenAI کے o3-mini اسکورز سے میل کھاتا ہے! معلومات کے لیے، Phi-4-reasoning ایک کلاسک 128,000 ٹوکن سیاق و سباق ونڈو سے فائدہ اٹھاتا ہے جسے Phi-4-reasoning-plus ورژن کے لیے 256,000 ٹوکنز تک بڑھا دیا گیا ہے۔

ایمبیڈڈ سسٹمز کے لیے ڈیزائن کیا گیا، Phi-4-mini-reasoning 3.8 بلین پیرامیٹرز، DeepSeek-R1 کے ذریعہ تیار کردہ دس لاکھ ریاضیاتی مسائل کا ایک مصنوعی سیٹ دکھاتا ہے، اور Math-500 پر o1-mini کارکردگی حاصل کرتا ہے جبکہ 7 سے 8 بلین پیرامیٹرز والے کئی ماڈلز کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔ اپنے انتہائی چھوٹے سائز کے ساتھ، یہ ماڈل مقامی عمل درآمد کے لیے مثالی ہے، بشمول موبائل آلات پر، اور فوری ردعمل کی ضرورت کو پورا کرنے کے لیے۔ یہ خاص طور پر تعلیمی استعمالات اور مقامی چیٹ بوٹس کے لیے موزوں ہے۔

مختلف استعمالات کے لیے اوپن ماڈلز

تعیناتی کی طرف، CISOs کو یہ ماڈلز پہلے سے ہی Copilot+ PCs کے لیے موزوں ملیں گے: NPU ویرینٹ “Phi Silica” میموری میں پہلے سے بھرا ہوا ہے اور تقریباً فوری ردعمل کا وقت فراہم کرتا ہے، جو کاروباری ایپلی کیشنز کے ساتھ توانائی سے بھرپور بقائے باہمی کی ضمانت دیتا ہے۔ ونڈوز APIs آؤٹ لک یا اندرونی ٹولز میں آف لائن جنریشن کو ضم کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔

سیکیورٹی کے لحاظ سے، مائیکروسافٹ ذمہ داری کے اپنے اصولوں کے مطابق ایک پائپ لائن کا دعویٰ کرتا ہے — جوابدہی، منصفانہ پن، قابل اعتمادی، حفاظت اور شمولیت۔ ماڈلز عوامی اور داخلی “مددگاری/بے ضرری” پر مبنی سیٹوں سے SFT، ڈائریکٹ پریفرنس آپٹیمائزیشن اور RLHF کو ملا کر تربیت کے بعد سے گزرتے ہیں۔ مائیکروسافٹ اپنے ماڈلز کے “کارڈز” بھی شائع کرتا ہے، جو بقایا حدود اور تخفیف کے اقدامات کی تفصیل دیتے ہیں۔

اب Azure AI فاؤنڈری، Hugging Face اور GitHub Models پر دستیاب، تینوں ماڈلز بہت زیادہ اجازت دینے والے MIT لائسنس کے تحت شائع کیے گئے ہیں، جو مقامی انفرنس کے ساتھ ساتھ ہائبرڈ کلاؤڈ تعیناتیوں کا راستہ کھولتے ہیں۔ سیکیورٹی اور آرکیٹیکچر ٹیموں کے لیے، SLMs کی یہ نئی جنریشن بڑے پیمانے پر LLMs کا ایک معتبر متبادل پیش کرتی ہے، جس میں کم TCO، مقامی طور پر ساتھ ہی ایج پر عمل درآمد، اور ڈیٹا کا بڑھا ہوا کنٹرول شامل ہے۔ یہ ماڈلز ایک سال میں SLMs کی جانب سے کی گئی ناقابل یقین پیشرفت اور کم مہنگی اور زیادہ توانائی اور وسائل سے کفایت شعاری AI کی تلاش میں کائنات میں ان کی حیرت انگیز صلاحیت کا ثبوت ہیں۔

Phi-4 کی استدلال کی صلاحیتوں میں گہری غوطہ

Phi-4 ماڈلز کے خاندان کی آمد چھوٹے لسانی ماڈلز (SLMs) کی ترقی میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتی ہے۔ ان ماڈلز کو جو چیز ممتاز کرتی ہے وہ ہے ان کی استدلال کی بڑھتی ہوئی صلاحیتیں، جو جدید تربیتی تکنیکوں اور اعلیٰ معیار کے ڈیٹا پر توجہ مرکوز کرنے کے ذریعے حاصل کی جاتی ہیں۔ اوپن سورس اصولوں کے لیے مائیکروسافٹ کی وابستگی ان طاقتور ٹولز تک رسائی کو مزید جمہوری بناتی ہے، جو ڈویلپرز کو جدید AI صلاحیتوں کو ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں ضم کرنے کے لیے بااختیار بناتی ہے۔

فن تعمیر کو سمجھنا

Phi-4 ماڈلز ایک ٹرانسفارمر فن تعمیر پر بنائے گئے ہیں، جو قدرتی لسانی پروسیسنگ کے لیے ایک ثابت شدہ فریم ورک ہے۔ تاہم، مائیکروسافٹ نے استدلال کے کاموں کے لیے ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے کئی اہم اختراعات کو نافذ کیا ہے۔

• ٹھیک دانے دار نگرانی (SFT): ماڈلز کو ٹھیک دانے دار نگرانی (SFT) نامی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے، جس میں OpenAI کے o3-mini ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ تفصیلی استدلال زنجیروں سے سیکھنا شامل ہے۔ یہ Phi-4 ماڈلز کو پیچیدہ استدلال کے عمل میں شامل مراحل کو سیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔
• کمک سیکھنا (RL): Phi-4 ماڈل کا “پلس” ویرینٹ، Phi-4-reasoning-plus، اپنی استدلال کی صلاحیتوں کو مزید بڑھانے کے لیے کمک سیکھنا (RL) کا استعمال کرتا ہے۔ RL میں ماڈل کو انعام کے اشارے کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے تربیت دینا شامل ہے، جو اس صورت میں اس کے استدلال کی درستگی اور کارکردگی پر مبنی ہے۔
• ڈسٹلیشن: ڈسٹلیشن کا استعمال علم کو بڑے، زیادہ پیچیدہ ماڈلز سے چھوٹے Phi-4 ماڈلز میں منتقل کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ SLMs کو اپنے کمپیکٹ سائز اور کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے، بہت بڑے ماڈلز کے مقابلے میں کارکردگی کی سطح حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

کارکردگی کی بینچ مارکنگ

Phi-4 ماڈلز نے استدلال کے مختلف بینچ مارکس پر متاثر کن کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے، کچھ معاملات میں بڑے ماڈلز کو بھی پیچھے چھوڑ دیا ہے۔ مثال کے طور پر، Phi-4-reasoning، صرف 14 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ، کئی چیلنجنگ ڈیٹا سیٹس پر DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 بلین پیرامیٹرز) سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، بشمول AIME 2025، MMLU-Pro، اور HumanEval-Plus۔ یہ Phi-4 کے فن تعمیر اور تربیتی تکنیکوں کی کارکردگی اور تاثیر کو اجاگر کرتا ہے۔

Phi-4-reasoning-plus ویرینٹ، جو 1.5 گنا زیادہ ٹوکنز کے ساتھ تربیت یافتہ ہے، OmniMath بینچ مارک پر OpenAI کے o3-mini کے قریب اسکور حاصل کرتا ہے، جو پیچیدہ ریاضیاتی استدلال کے مسائل سے نمٹنے کی اس کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔

ایپلی کیشنز اور استعمال کے معاملات

Phi-4 ماڈلز مختلف ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہیں جن کے لیے استدلال کی جدید صلاحیتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

• تعلیمی ٹولز: Phi-4-mini-reasoning ماڈل، اپنے چھوٹے سائز اور اعلی کارکردگی کے ساتھ، تعلیمی ایپلی کیشنز کے لیے مثالی ہے۔ اسے انٹرایکٹو لرننگ ٹولز بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو طلباء کو ذاتی نوعیت کی رائے اور مدد فراہم کرتے ہیں۔
• مقامی چیٹ بوٹس: Phi-4 ماڈلز کا استعمال مقامی چیٹ بوٹس بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے جو صارفین کو معلومات اور مدد تک فوری رسائی فراہم کرتے ہیں۔ ان کا چھوٹا سائز انہیں موبائل آلات اور دیگر وسائل سے محدود ماحول میں تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
• Copilot+ PCs: Phi-4 ماڈلز کو Copilot+ PCs کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، جو صارفین کو ایک ہموار AI تجربہ فراہم کرتے ہیں۔ “Phi Silica” ویرینٹ میموری میں پہلے سے بھرا ہوا ہے اور تقریباً فوری ردعمل کا وقت فراہم کرتا ہے۔
• آف لائن جنریشن: ونڈوز APIs آؤٹ لک یا اندرونی ٹولز میں آف لائن جنریشن کو ضم کرنے کی اجازت دیتے ہیں، جس سے صارفین انٹرنیٹ سے منسلک نہ ہونے پر بھی AI صلاحیتوں تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔

سیکیورٹی اور ذمہ داری

مائیکروسافٹ ایک ذمہ دار اور اخلاقی انداز میں AI ماڈلز تیار کرنے اور تعینات کرنے کے لیے پرعزم ہے۔ Phi-4 ماڈلز بھی اس سے مستثنیٰ نہیں ہیں۔

• ذمہ داری کے اصول: مائیکروسافٹ کی AI ڈیولپمنٹ پائپ لائن اس کے ذمہ داری کے اصولوں کے مطابق ہے، جس میں جوابدہی، منصفانہ پن، قابل اعتمادی، حفاظت اور شمولیت شامل ہیں۔
• تربیت کے بعد: Phi-4 ماڈلز عوامی اور داخلی “مددگاری/بے ضرری” پر مبنی ڈیٹا سیٹس سے SFT، ڈائریکٹ پریفرنس آپٹیمائزیشن اور RLHF کا استعمال کرتے ہوئے تربیت کے بعد سے گزرتے ہیں۔ یہ اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے کہ ماڈلز محفوظ اور قابل اعتماد ہیں۔
• ماڈل کارڈز: مائیکروسافٹ اپنے ماڈلز کے لیے “کارڈز” شائع کرتا ہے، جو بقایا حدود اور تخفیف کے اقدامات کی تفصیل دیتے ہیں۔ یہ صارفین کو شفافیت فراہم کرتا ہے اور انہیں اس بارے میں باخبر فیصلے کرنے کی اجازت دیتا ہے کہ ماڈلز کو کیسے استعمال کیا جائے۔

SLMs کا مستقبل

Phi-4 ماڈلز چھوٹے لسانی ماڈلز (SLMs) کی ترقی میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ان کی استدلال کی بڑھتی ہوئی صلاحیتیں، ان کے چھوٹے سائز اور کارکردگی کے ساتھ مل کر، انہیں بہت سی ایپلی کیشنز میں بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کا ایک مجبور متبادل بناتی ہیں۔

جیسے جیسے SLMs میں بہتری آتی رہے گی، ان کے AI منظر نامے میں تیزی سے اہم کردار ادا کرنے کا امکان ہے۔ وسائل سے محدود آلات پر چلنے اور تیز، موثر کارکردگی فراہم کرنے کی ان کی صلاحیت انہیں ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے لیے موزوں بناتی ہے، تعلیمی ٹولز سے لے کر مقامی چیٹ بوٹس سے لے کر ایج کمپیوٹنگ ڈیوائسز تک۔

اوپن سورس اصولوں اور ذمہ دار AI ترقی کے لیے مائیکروسافٹ کی وابستگی Phi-4 ماڈلز کو AI کمیونٹی کے لیے ایک قیمتی وسیلہ کے طور پر مزید مقام دیتی ہے۔ ان طاقتور ٹولز تک رسائی کو جمہوری بنا کر، مائیکروسافٹ ڈویلپرز کو اختراعی اور اثر انگیز ایپلی کیشنز بنانے کے لیے بااختیار بنا رہا ہے جو مجموعی طور پر معاشرے کو فائدہ پہنچا سکتی ہیں۔

Phi-4 کے تکنیکی پہلوؤں پر گہری نظر

Phi-4 فن تعمیر اور تربیت کی باریکیوں میں گہرائی میں جانے سے جدید تکنیکوں کا پتہ چلتا ہے جو ان SLMs کو اتنی متاثر کن استدلال کی صلاحیتوں کو حاصل کرنے کے قابل بناتی ہیں۔ احتیاط سے تیار کردہ ڈیٹا سیٹس، جدید تربیتی الگورتھم اور کارکردگی پر توجہ مرکوز کرنے کے امتزاج کے نتیجے میں ماڈلز کا ایک خاندان تیار ہوا ہے جو طاقتور اور عملی دونوں ہیں۔

ڈیٹا کیوریئشن اور تیاری

کسی بھی مشین لرننگ ماڈل کی کامیابی اس ڈیٹا کے معیار اور مطابقت پر منحصر ہوتی ہے جس پر اسے تربیت دی جاتی ہے۔ مائیکروسافٹ نے Phi-4 ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا سیٹس کو کیوریٹ کرنے اور تیار کرنے میں کافی کوششیں کیں۔

• OpenAI کے o3-mini سے استدلال زنجیریں: ماڈلز پیچیدہ استدلال کے عمل میں شامل مراحل کو سیکھنے کے لیے OpenAI کے o3-mini ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ استدلال زنجیروں کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔ یہ زنجیریں SLMs پر عمل کرنے کے لیے ایک تفصیلی روڈ میپ فراہم کرتی ہیں، جو انہیں بنیادی منطق کی گہری سمجھ پیدا کرنے کے قابل بناتی ہیں۔
• مصنوعی ریاضیاتی مسائل: Phi-4-mini-reasoning ماڈل کو DeepSeek-R1 کے ذریعہ تیار کردہ دس لاکھ ریاضیاتی مسائل کے مصنوعی ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ ریاضیاتی چیلنجوں کی ایک متنوع رینج فراہم کرتا ہے، جو ماڈل کو مضبوط مسئلہ حل کرنے کی مہارتیں تیار کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
• مددگاری/بے ضرری ڈیٹا سیٹس: ماڈلز مددگاری اور بے ضرری کو فروغ دینے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے تربیت کے بعد سے گزرتے ہیں۔ یہ اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے کہ ماڈلز محفوظ اور ذمہ دارانہ نتائج پیدا کرتے ہیں۔

تربیتی الگورتھم

Phi-4 ماڈلز کو نگرانی شدہ سیکھنے، کمک سیکھنے اور ڈسٹلیشن کے امتزاج کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ یہ تکنیکیں استدلال کے کاموں کے لیے ماڈلز کو بہتر بنانے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے مل کر کام کرتی ہیں کہ وہ درست اور موثر دونوں ہوں۔

• نگرانی شدہ ٹھیک ٹیوننگ (SFT): SFT کا استعمال OpenAI کے o3-mini ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ استدلال زنجیروں پر ماڈلز کو ٹھیک ٹیون کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ ماڈلز کو ان مخصوص نمونوں اور تعلقات کو سیکھنے کی اجازت دیتا ہے جو پیچیدہ استدلال کے عمل کی خصوصیت رکھتے ہیں۔
• کمک سیکھنا (RL): RL کا استعمال Phi-4-reasoning-plus ماڈل کو اس کے استدلال کی درستگی اور کارکردگی پر مبنی انعام کے اشارے کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے تربیت دینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ ماڈل کو مسائل کو حل کرنے کے لیے ایسی حکمت عملی تیار کرنے کی ترغیب دیتا ہے جو مؤثر اور حسابی طور پر موثر دونوں ہوں۔
• ڈسٹلیشن: ڈسٹلیشن کا استعمال علم کو بڑے، زیادہ پیچیدہ ماڈلز سے چھوٹے Phi-4 ماڈلز میں منتقل کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ SLMs کو اپنے کمپیکٹ سائز اور کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے، بہت بڑے ماڈلز کے مقابلے میں کارکردگی کی سطح حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

کارکردگی کے لیے اصلاح

Phi-4 ماڈلز کو تیار کرنے میں اہم اہداف میں سے ایک ان کی کارکردگی کے لیے اصلاح کرنا تھا۔ یہ ان کے ڈیزائن اور تربیت کے کئی پہلوؤں میں ظاہر ہوتا ہے۔

• کمپیکٹ فن تعمیر: Phi-4 ماڈلز کو ایک کمپیکٹ فن تعمیر کے ساتھ ڈیزائن کیا گیا ہے جو مطلوبہ پیرامیٹرز کی تعداد کو کم سے کم کرتا ہے۔ یہ ماڈلز چلانے کی حسابی قیمت کو کم کرتا ہے اور انہیں وسائل سے محدود آلات پر تعیناتی کے لیے موزوں بناتا ہے۔
• کوانٹائزیشن: کوانٹائزیشن کا استعمال ماڈلز کے میموری فٹ پرنٹ کو کم کرنے اور ان کی انفرنس کی رفتار کو بہتر بنانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس میں ماڈل کے پیرامیٹرز کو کم بٹس کا استعمال کرتے ہوئے نمائندگی کرنا شامل ہے، جو ماڈل چلانے کی حسابی قیمت کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے۔
• ہارڈ ویئر ایکسلریشن: Phi-4 ماڈلز کو CPUs، GPUs اور NPUs سمیت مختلف پلیٹ فارمز پر ہارڈ ویئر ایکسلریشن کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ یہ انہیں آلات کی ایک وسیع رینج پر زیادہ سے زیادہ کارکردگی حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

AI کے مستقبل کے لیے مضمرات

Phi-4 ماڈلز AI کی ترقی میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتے ہیں، جس کے مضمرات ان مخصوص ایپلی کیشنز سے کہیں زیادہ ہیں جن کے لیے وہ ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ نسبتاً چھوٹے سائز اور حسابی وسائل کے ساتھ اعلی کارکردگی حاصل کرنے کی ان کی صلاحیت AI کو وسیع پیمانے پر ترتیبات میں تعینات کرنے کے لیے نئی راہیں کھولتی ہے۔

AI کی جمہوریت

Phi-4 ماڈلز اس حقیقت کا ثبوت ہیں کہ طاقتور AI صلاحیتوں کو بڑے پیمانے پر حسابی وسائل یا ملکیتی ڈیٹا سیٹس تک رسائی کی ضرورت کے بغیر حاصل کیا جا سکتا ہے۔ یہ AI تک رسائی کو جمہوری بناتا ہے، ڈویلپرز اور محققین کو محدود وسائل کے ساتھ بھی اختراعی ایپلی کیشنز بنانے کے لیے بااختیار بناتا ہے۔

ایج کمپیوٹنگ

Phi-4 ماڈلز کا چھوٹا سائز اور کارکردگی انہیں ایج کمپیوٹنگ ایپلی کیشنز کے لیے موزوں بناتی ہے۔ یہ AI کو ڈیٹا کے ماخذ کے قریب تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے، لیٹنسی کو کم کرتا ہے اور ردعمل کو بہتر بناتا ہے۔ ایج کمپیوٹنگ میں مینوفیکچرنگ سے لے کر صحت کی دیکھ بھال تک نقل و حمل تک وسیع پیمانے پر صنعتوں میں انقلاب برپا کرنے کی صلاحیت ہے۔

ذاتی نوعیت کی AI

Phi-4 ماڈلز کو انفرادی صارفین یا تنظیموں کی مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کے لیے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے اور ڈھالا جا سکتا ہے۔ یہ ذاتی نوعیت کے AI تجربات کی تخلیق کی اجازت دیتا ہے جو ہر صارف کی منفرد ضروریات کے مطابق بنائے جاتے ہیں۔ ذاتی نوعیت کی AI میں پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانے، سیکھنے کو بڑھانے اور مجموعی طور پر فلاح و بہبود کو بہتر بنانے کی صلاحیت ہے۔

پائیدار AI

Phi-4 ماڈلز بڑے لسانی ماڈلز کا ایک زیادہ پائیدار متبادل ہیں، جس میں کم توانائی اور حسابی وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ AI کے ماحولیاتی اثرات کو کم کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ اسے ذمہ دار اور پائیدار انداز میں تعینات کیا جا سکے۔

مائیکروسافٹ Phi-4-Reasoning ماڈلز AI کی ہمیشہ تیار ہوتی دنیا میں صرف ایک اور تکرار نہیں ہیں؛ وہ ایک پیراڈائم شفٹ ہیں۔ وہ ظاہر کرتے ہیں کہ ذہانت صرف سائز اور حسابی طاقت کا فعل نہیں ہے بلکہ اسے ہوشیار ڈیزائن، ڈیٹا کی احتیاط سے تیاری اور جدید تربیتی تکنیکوں کے ذریعے حاصل کیا جا سکتا ہے۔ جیسے جیسے یہ ماڈلز تیار ہوتے رہتے ہیں، وہ AI کے لیے نئی راہیں کھولنے اور ٹیکنالوجی کے ساتھ ہمارے تعامل کے طریقے کو تبدیل کرنے کے لیے تیار ہیں۔