Microsoft کا Phi-4-Reasoning-Plus: ایک طاقتور ماڈل

Microsoft ریسرچ نے حال ہی میں Phi-4-reasoning-plus کا اعلان کیا ہے، جو کہ ایک جدید ترین اوپن ویٹ لینگویج ماڈل ہے جسے خاص طور پر ان کاموں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جن میں گہرے اور منظم استدلال کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ اختراعی ماڈل Phi-4 کے بنیادی فن تعمیر پر بنایا گیا ہے، جس میں سپروائزڈ فائن ٹیوننگ اور ری انفورسمنٹ لرننگ دونوں تکنیکوں کو مربوط کیا گیا ہے۔ اس کے نتیجے میں ریاضی، سائنس، کوڈنگ اور منطق پر مبنی مسائل سمیت چیلنجنگ بینچ مارکس کے ایک سلسلے میں کارکردگی میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔

ماڈل فن تعمیر اور تربیت

Phi-4-reasoning-plus ایک 14 بلین پیرامیٹر ڈینس ڈیکوڈر اونلی ٹرانسفارمر ماڈل ہے۔ بہت سے ماڈلز کے برعکس جو محض سائز کو ترجیح دیتے ہیں، Phi-4-reasoning-plus اپنی تربیتی ڈیٹا کے معیار اور تربیتی طریقوں کی نفاست پر بہت زور دیتا ہے۔ اس ماڈل کو 16 بلین ٹوکنز کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی گئی تھی، جن میں سے تقریباً 8.3 بلین منفرد تھے، جو مصنوعی ڈیٹا سیٹس اور احتیاط سے تیار کردہ ویب پر مبنی وسائل کے مرکب سے حاصل کیے گئے تھے۔

اس کی تربیت کا ایک اہم پہلو ری انفورسمنٹ لرننگ (RL) کا مرحلہ تھا۔ اس مرحلے میں، تقریباً 6,400 ریاضی پر مبنی مسائل کے ایک فوکسڈ سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے، ماڈل کی استدلال کی صلاحیت کو مزید تیز کیا گیا۔ اس ھدف شدہ نقطہ نظر نے ماڈل کو اپنی مسئلہ حل کرنے کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے اور پیچیدہ منظرناموں میں اپنی درستگی کو بہتر بنانے کی اجازت دی۔

اوپن سورس دستیابی اور مطابقت

Phi-4-reasoning-plus کا ایک سب سے پرکشش پہلو اس کی ایک اجازت دینے والے MIT لائسنس کے تحت دستیابی ہے۔ یہ اوپن سورس نقطہ نظر تجارتی اور انٹرپرائز ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کو قابل بناتا ہے۔ صارفین محدود لائسنسنگ رکاوٹوں کا سامنا کیے بغیر ماڈل کو فائن ٹیون، موافق یا ڈسٹل کر سکتے ہیں۔

ماڈل کو مقبول انفرنس فریم ورکس کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے انضمام کے لیے بھی ڈیزائن کیا گیا ہے، بشمول:

• Hugging Face Transformers
• vLLM
• llama.cpp
• Ollama

یہ مطابقت اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ڈویلپرز Phi-4-reasoning-plus کو اپنے موجودہ ورک فلوز اور انفراسٹرکچر میں آسانی سے شامل کر سکتے ہیں۔ Microsoft انفرنس پیرامیٹرز اور سسٹم پرامپٹ فارمیٹنگ پر تفصیلی سفارشات بھی فراہم کرتا ہے، جو ڈویلپرز کو ماڈل کی صلاحیت کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے بااختیار بناتا ہے۔

کارکردگی کے بینچ مارکس

اپنے نسبتاً معمولی سائز کے باوجود، Phi-4-reasoning-plus متاثر کن کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، اکثر مختلف مشکل بینچ مارکس پر DeepSeek-R1-Distill-70B جیسے بڑے اوپن ویٹ ماڈلز کو پیچھے چھوڑ جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، AIME 2025 ریاضی کے امتحان میں، یہ 70B پیرامیٹر ڈسٹلیشن ماڈل کے مقابلے میں پہلی کوشش میں تمام 30 سوالات کے درست جواب دینے میں زیادہ اوسط درستگی حاصل کرتا ہے۔ قابل ذکر بات یہ ہے کہ اس کی کارکردگی DeepSeek-R1 کے قریب پہنچ جاتی ہے، جو کہ 671B پیرامیٹرز پر نمایاں طور پر بڑا ماڈل ہے۔

یہ کامیابی Microsoft کی ڈیٹا پر مبنی تربیتی حکمت عملی اور ماڈل کی اپنی معلومات کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کی صلاحیت کو اجاگر کرتی ہے۔

ڈیٹا پر مبنی تربیتی حکمت عملی

Phi-4-reasoning-plus کے ساتھ Microsoft کی کامیابی کا سہرا اس کی اختراعی ڈیٹا پر مبنی تربیتی حکمت عملی کو جاتا ہے۔ سپروائزڈ فائن ٹیوننگ مرحلے کے دوران، ماڈل کو مصنوعی چین آف تھاٹ ریزننگ ٹریسز اور فلٹر شدہ اعلیٰ معیار کے اشارے کے احتیاط سے تیار کردہ مرکب پر تربیت دی گئی۔

تربیتی نقطہ نظر میں ایک اہم جدت ساختی استدلال کے نتائج کا اسٹریٹجک استعمال تھا، جسے خصوصی <think> اور </think> ٹوکنز کے ذریعے واضح کیا گیا تھا۔ یہ ٹوکنز واضح رہنما کے طور پر کام کرتے ہیں، ماڈل کو اپنے عبوری استدلال کے مراحل کو آخری جواب سے الگ کرنے کی ترغیب دیتے ہیں۔ یہ علیحدگی طویل شکل میں مسئلہ حل کرنے میں شفافیت اور ہم آہنگی دونوں کو فروغ دیتی ہے، جس سے صارفین کو ماڈل کے خیالات کے عمل کو سمجھنے کی اجازت ملتی ہے۔

بہتر درستگی کے لیے ری انفورسمنٹ لرننگ

فائن ٹیوننگ مرحلے کے بعد، Microsoft نے آؤٹ کم پر مبنی ری انفورسمنٹ لرننگ، خاص طور پر گروپ ریلیٹو پالیسی آپٹیمائزیشن (GRPO) الگورتھم کا استعمال کیا، تاکہ ماڈل کی آؤٹ پٹ کی درستگی اور کارکردگی کو مزید بہتر بنایا جا سکے۔

RL انعام فنکشن کو درستگی کو اختصار کے ساتھ متوازن کرنے، تکرار کو جرمانہ کرنے اور فارمیٹنگ کی مستقل مزاجی کو نافذ کرنے کے لیے احتیاط سے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ اس جامع نقطہ نظر کے نتیجے میں طویل، زیادہ سوچے سمجھے جوابات ملے، خاص طور پر ان سوالات پر جہاں ماڈل میں ابتدائی طور پر اعتماد کی کمی تھی۔ درستگی کو انعام دے کر اور زبانیت کو جرمانہ دے کر، RL مرحلے نے ماڈل کی درست اور اچھی طرح سے استدلال والے جوابات فراہم کرنے کی صلاحیت کو بہتر بنایا۔

مطلوبہ ایپلی کیشنز اور استعمال کے معاملات

Phi-4-reasoning-plus مثالی طور پر ان ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہے جو میموری یا لیٹنسی کی رکاوٹوں کے تحت اعلیٰ معیار کے استدلال سے فائدہ اٹھاتی ہیں۔ یہ بطور ڈیفالٹ 32,000 ٹوکنز کی سیاق و سباق کی لمبائی کی حمایت کرتا ہے اور 64,000 ٹوکنز تک کے ان پٹ کے ساتھ تجربات میں مستحکم کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔

ماڈل کو چیٹ جیسی ترتیب میں استعمال کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور یہ اس وقت بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے جب اسے ایک سسٹم پرامپٹ فراہم کیا جاتا ہے جو اسے واضح طور پر کسی حل پیش کرنے سے پہلے مسائل کو مرحلہ وار حل کرنے کی ہدایت کرتا ہے۔ یہ منظم نقطہ نظر ماڈل کو جان بوجھ کر اور طریقہ کار کے مطابق مسئلہ حل کرنے کے عمل میں شامل ہونے کی ترغیب دیتا ہے۔

تحقیقی ٹول اور جنریٹو AI سسٹمز کے لیے جزو

Microsoft Phi-4-reasoning-plus کو ایک قیمتی تحقیقی ٹول اور جنریٹو AI سسٹمز کے لیے ایک اہم جزو کے طور پر دیکھتا ہے۔ اس کا مقصد تمام ڈاؤن اسٹریم کاموں کے لیے ڈراپ ان حل کے طور پر نہیں ہے بلکہ ایک ورسٹائل بلڈنگ بلاک کے طور پر ہے جسے بڑے AI فن تعمیرات میں ضم کیا جا سکتا ہے۔

ڈویلپرز کو سختی سے مشورہ دیا جاتا ہے کہ وہ اعلیٰ خطرے والے یا ریگولیٹڈ ماحول میں ماڈل کو تعینات کرنے سے پہلے کارکردگی، حفاظت اور منصفانہ پن کا احتیاط سے جائزہ لیں۔ ماڈل حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں قابل اعتماد اور اخلاقی طور پر کارکردگی کا مظاہرہ کرے اس بات کو یقینی بنانے کے لیے سخت جانچ اور توثیق ضروری ہے۔

حفاظتی تشخیص اور ریڈ ٹیمنگ

Microsoft نے Phi-4-reasoning-plus کی وسیع حفاظتی تشخیص کی ہے، بشمول اس کی AI ریڈ ٹیم کے ذریعہ ریڈ ٹیمنگ مشقیں اور Toxigen جیسے ٹولز کے ساتھ بینچ مارکنگ۔ یہ تشخیص حساس مواد کے زمروں میں ماڈل کے ردعمل کا جائزہ لیتے ہیں اور ممکنہ خطرات کی نشاندہی کرتے ہیں۔

حفاظت کے لیے یہ فعال نقطہ نظر خطرات کو کم کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے کہ ماڈل کو ذمہ داری اور اخلاقی طور پر استعمال کیا جائے۔ ان تشخیص کے نتائج ماڈل کی حفاظت اور صف بندی کو بہتر بنانے کی جاری کوششوں کو مطلع کرتے ہیں۔

ایڈوانسڈ ریزننگ تک رسائی کو جمہوری بنانا

Microsoft کے مطابق، Phi-4-reasoning-plus کا اجراء یہ ظاہر کرتا ہے کہ احتیاط سے تیار کردہ ڈیٹا اور تربیتی تکنیکوں کے ساتھ، چھوٹے ماڈلز مضبوط استدلال کی کارکردگی فراہم کر سکتے ہیں—اور جمہوری، کھلی رسائی کو بھی بوٹ کر سکتے ہیں۔ کھلی رسائی کے لیے یہ عزم محققین، ڈویلپرز اور ہر سائز کی تنظیموں کو جدید استدلال کی طاقت سے فائدہ اٹھانے کے لیے بااختیار بناتا ہے۔

MIT لائسنس کے تحت Phi-4-reasoning-plus کی دستیابی داخلے میں رکاوٹوں کو دور کرتی ہے اور AI منظرنامے میں جدت کو فروغ دیتی ہے۔ اس ٹیکنالوجی تک رسائی کو جمہوری بنا کر، Microsoft ایک زیادہ منصفانہ اور جامع AI ماحولیاتی نظام میں اپنا حصہ ڈال رہا ہے۔

انٹرپرائز اسٹیک ہولڈرز کے لیے مضمرات

Microsoft کے Phi-4-reasoning-plus کا اجراء AI ماڈل کی ترقی، آرکیسٹریشن یا ڈیٹا انفراسٹرکچر کا انتظام کرنے والے انٹرپرائز تکنیکی اسٹیک ہولڈرز کے لیے اہم مواقع پیش کرتا ہے۔ اس کا کمپیکٹ سائز، مضبوط کارکردگی اور اوپن سورس دستیابی کا مجموعہ اسے ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے لیے ایک پرکشش آپشن بناتا ہے۔

AI انجینئرز اور ماڈل لائف سائیکل مینیجرز

AI انجینئرز اور ماڈل لائف سائیکل مینیجرز کے لیے، ماڈل کا 14B پیرامیٹر سائز، مسابقتی بینچ مارک کارکردگی کے ساتھ مل کر، نمایاں طور پر بڑے ماڈلز کے انفراسٹرکچر کے مطالبات کے بغیر اعلیٰ کارکردگی والے استدلال کے لیے ایک قابل عمل آپشن متعارف کراتا ہے۔ اس سے لاگت میں کمی اور ماڈل کی تعیناتی اور انتظام میں کارکردگی میں اضافہ ہو سکتا ہے۔

Hugging Face Transformers، vLLM، llama.cpp، اور Ollama جیسے فریم ورکس کے ساتھ اس کی مطابقت مختلف انٹرپرائز اسٹیکس میں تعیناتی کی لچک فراہم کرتی ہے، بشمول کنٹینرائزڈ اور سرور لیس ماحول۔ یہ لچک تنظیموں کو Phi-4-reasoning-plus کو اپنے موجودہ انفراسٹرکچر اور ورک فلوز میں بغیر کسی رکاوٹ کے ضم کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

تعیناتی اور اسکیلنگ ٹیمیں

مشین لرننگ ماڈلز کو تعینات کرنے اور اسکیل کرنے کے ذمہ دار ٹیموں کو دستاویزات سے بھرے استعمال کے معاملات میں ماڈل کی 32k-ٹوکن سیاق و سباق کے لیے مددگار ثابت ہو سکتی ہے، جسے جانچ میں 64k تک بڑھایا جا سکتا ہے، جیسے کہ قانونی تجزیہ، تکنیکی QA، یا مالیاتی ماڈلنگ۔ طویل دستاویزات پر مؤثر طریقے سے کارروائی کرنے کی صلاحیت ان ایپلی کیشنز میں ایک اہم فائدہ ہے۔

چین آف تھاٹ ریزننگ کو آخری جواب سے الگ کرنے کا بلٹ ان ڈھانچہ ان انٹرفیسز میں انضمام کو بھی آسان بنا سکتا ہے جہاں تشریحیت یا آڈیٹیبلٹی کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ شفافیت ریگولیٹڈ صنعتوں اور ایپلی کیشنز میں بہت اہم ہے جہاں ماڈل کے استدلال کے عمل کو سمجھنا ضروری ہے۔

AI آرکیسٹریشن ٹیمیں

AI آرکیسٹریشن ٹیموں کے لیے، Phi-4-reasoning-plus ایک ماڈل فن تعمیر پیش کرتا ہے جسے وسائل کی رکاوٹوں کے ساتھ پائپ لائنوں میں زیادہ آسانی سے سلاٹ کیا جا سکتا ہے۔ یہ ان منظرناموں میں متعلقہ ہے جہاں لیٹنسی یا لاگت کی حدود کے تحت ریئل ٹائم استدلال ہونا ضروری ہے۔ اس کا کمپیکٹ سائز اور موثر فن تعمیر اسے ان مشکل ایپلی کیشنز کے لیے موزوں بناتا ہے۔

ڈومین سے باہر کے مسائل پر عمومی کرنے کی اس کی مظاہرہ کی جانے والی صلاحیت، بشمول NP-ہارڈ ٹاسکس جیسے 3SAT اور TSP، الگورتھمک پلاننگ اور فیصلے کی حمایت کے استعمال کے معاملات میں تربیت کے دوران واضح طور پر ھدف بنائے جانے والوں سے آگے افادیت تجویز کرتی ہے۔ یہ موافقت اسے تنظیموں کے لیے ایک قیمتی اثاثہ بناتی ہے جنہیں متنوع اور پیچیدہ چیلنجوں کا سامنا ہے۔

ڈیٹا انجینئرنگ لیڈز

ڈیٹا انجینئرنگ لیڈز ماڈل کے استدلال کی شکل پر بھی غور کر سکتے ہیں—جو کہ عبوری مسئلہ حل کرنے کے مراحل کی عکاسی کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے—منظم ڈیٹا کے طویل سلسلے میں منطقی مستقل مزاجی کو ٹریک کرنے کے لیے ایک طریقہ کار کے طور پر۔ اس صلاحیت کو ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانے اور ڈیٹا پر مبنی بصیرت کی وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

ساختی آؤٹ پٹ فارمیٹ کو ویلیڈیشن تہوں یا لاگنگ سسٹمز میں ضم کیا جا سکتا ہے تاکہ ڈیٹا سے بھرپور ایپلی کیشنز میں وضاحت کی حمایت کی جا سکے۔ یہ شفافیت تنظیموں کو اپنے AI سسٹمز میں اعتماد پیدا کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کر سکتی ہے کہ وہ ذمہ داری سے استعمال ہوں۔

گورننس اور حفاظت

گورننس اور حفاظت کے نقطہ نظر سے، Phi-4-reasoning-plus میں تربیت کے بعد کی حفاظت کی صف بندی کی متعدد تہیں شامل ہیں اور اس نے Microsoft کی اندرونی AI ریڈ ٹیم کے ذریعہ مخالفانہ جانچ کی ہے۔ یہ اقدامات خطرات کو کم کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتے ہیں کہ ماڈل کو اخلاقی اور ذمہ داری سے استعمال کیا جائے۔

ان تنظیموں کے لیے جو تعمیل یا آڈٹ کی ضروریات سے مشروط ہیں، یہ شروع سے کسٹم صف بندی کے ورک فلوز تیار کرنے کے اوور ہیڈ کو کم کر سکتا ہے۔ بلٹ ان حفاظتی خصوصیات تنظیموں کو اپنی ریگولیٹری ذمہ داریوں کو پورا کرنےاور اپنی ساکھ کی حفاظت میں مدد کر سکتی ہیں۔

استدلال ماڈلز کا ارتقاء

مجموعی طور پر، Phi-4-reasoning-plus یہ ظاہر کرتا ہے کہ کس طرح OpenAI کے “o” سیریز کے ماڈلز اور DeepSeek R1 جیسے لوگوں کی طرف سے شروع کیا جانے والا استدلال کا جنون جاری ہے اور چھوٹے، زیادہ قابل رسائی، سستی، اور حسب ضرورت ماڈلز تک نیچے کی طرف منتقل ہو رہا ہے۔ یہ رجحان ایڈوانسڈ ریزننگ کی صلاحیتوں تک رسائی کو جمہوری بنا رہا ہے اور ہر سائز کی تنظیموں کو AI کی طاقت سے فائدہ اٹھانے کے لیے بااختیار بنا رہا ہے۔

تکنیکی فیصلہ سازوں کے لیے جن کو کارکردگی، اسکیل ایبلٹی، لاگت اور خطرے کے انتظام کا کام سونپا گیا ہے، یہ ایک ماڈیولر، تشریح کرنے والا متبادل پیش کرتا ہے جس کا جائزہ لیا جا سکتا ہے اور اسے لچکدار بنیاد پر مربوط کیا جا سکتا ہے—چاہے وہ الگ تھلگ انفرنس اینڈ پوائنٹس میں ہو، ایمبیڈڈ ٹولنگ میں ہو، یا فل اسٹیک جنریٹو AI سسٹمز میں ہو۔ اس کی استعداد اور موافقت اسے تنظیموں کے لیے ایک قیمتی اثاثہ بناتی ہے جو ذمہ دارانہ اور مؤثر طریقے سے AI کی طاقت کو استعمال کرنے کی کوشش کر رہی ہیں۔

محدود وسائل کے ساتھ اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی ماڈل کی صلاحیت ایج کمپیوٹنگ کے منظرناموں میں تعیناتی کے دروازے کھولتی ہے، جس سے ڈیٹا سورس کے قریب ریئل ٹائم فیصلے لینے کے قابل ہوتے ہیں۔ یہ خاص طور پر مینوفیکچرنگ، ٹرانسپورٹیشن اور ہیلتھ کیئر جیسی صنعتوں میں متعلقہ ہے، جہاں کم لیٹنسی اور اعلی وشوسنییتا بہت اہم ہے۔

مزید یہ کہ، ماڈل کے ساختی استدلال کے نتائج کو زیادہ قابل وضاحت اور شفاف AI سسٹمز بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ماڈل کے خیالات کے عمل میں بصیرت فراہم کر کے، تنظیمیں اپنی AI تعیناتیوں میں اعتماد اور یقین پیدا کر سکتی ہیں۔ یہ خاص طور پر ان ایپلی کیشنز میں اہم ہے جہاں AI کو ایسے فیصلے کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جو انسانی زندگیوں پر اثر انداز ہوتے ہیں۔

نتیجے کے طور پر، Microsoft کا Phi-4-reasoning-plus استدلال ماڈلز کے ارتقاء میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس کے کمپیکٹ سائز، مضبوط کارکردگی، اوپن سورس دستیابی، اور بلٹ ان حفاظتی خصوصیات کا مجموعہ اسے ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے لیے ایک پرکشش آپشن بناتا ہے۔ جیسے جیسے AI منظرنامہ تیار ہوتا جا رہا ہے، Phi-4-reasoning-plus جیسے ماڈلز AI کے مستقبل کو تشکیل دینے میں تیزی سے اہم کردار ادا کریں گے۔ اس کی رسائی اور موافقت ہر سائز کی تنظیموں کو AI کی طاقت کو ذمہ دارانہ اور مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے بااختیار بنائے گی۔ یہ ماڈل اختراعی تربیتی تکنیکوں اور ڈیٹا پر مبنی حکمت عملیوں کی طاقت کا ثبوت ہے جو AI سسٹمز بنانے میں دونوں طاقتور اور قابل رسائی ہیں۔