Microsoft Phi-4-Reasoning: SLM Cũng Có Thể Lý Luận Như Người Khổng Lồ!
Phi-4 Reasoning của Microsoft giới thiệu các SLM nhỏ gọn, trọng lượng mở (giấy phép MIT), nhanh, hiệu quả, có khả năng lý luận nâng cao.
Microsoft, mặc dù là đối tác đặc quyền của OpenAI và làm việc với hầu hết các bên chơi để tích hợp các mô hình AI của họ vào Azure AI Foundry, nhưng không hề né tránh việc theo đuổi các con đường công nghệ của riêng mình. Điều này bao gồm làm việc trên các cải tiến ở cốt lõi của mạng nơ-ron, chẳng hạn như mô hình BitNet b1.58 hấp dẫn dựa trên Trit, các SLM nguồn mở của riêng mình và thậm chí cả các mô hình tiên phong được giữ bí mật (Project MAI-1).
Một năm sau khi giới thiệu loạt mô hình AI nhỏ (SLM) Phi-3 và hai tháng sau khi ra mắt thế hệ thứ 4 với SLM đa phương thức (Phi-4-Multimodal) và một mô hình nhỏ (Phi-4-mini), Microsoft công bố ba biến thể mới của SLM thế hệ mới nhất của mình: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus và Phi-4-mini-reasoning.
Được phát hành vào ngày 30 tháng 4 năm 2025, các phiên bản “tích hợp lý luận” này mở rộng dịch vụ trọng lượng mở của các mô hình nhỏ gọn cho các nhà phát triển cần duy trì độ trễ thấp trong khi yêu cầu lý luận phức tạp.
Trọng tâm trong cách tiếp cận của các kỹ sư Microsoft để làm cho SLM của mình “lý luận”: dựa vào sự giám sát chi tiết (SFT) từ chuỗi lý luận o3-mini của OpenAI và tận dụng học tăng cường (RL) cho phiên bản “plus”. Microsoft giải thích: “Thông qua chưng cất, học tăng cường và dữ liệu chất lượng cao, các mô hình này dung hòa kích thước và hiệu suất”.
Nhỏ Nhưng Tài Năng
Kết quả trên các tiêu chuẩn hàng đầu khác nhau của thị trường là đủ để khiến đối thủ cạnh tranh phải nhợt nhạt: điển hình là chỉ với 14 tỷ tham số, Phi-4-reasoning vượt trội hơn DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 tỷ tham số) trên chuỗi AIME 2025, MMLU-Pro hoặc HumanEval-Plus và tiếp cận mô hình DeepSeek-R1 hoàn chỉnh (671 tỷ tham số)! Biến thể Phi-4-reasoning-plus, được căn chỉnh trên cùng 14 tỷ tham số nhưng được đào tạo với số lượng mã thông báo gấp 1,5 lần, gần như phù hợp với điểm số o3-mini của OpenAI trên OmniMath! Để biết thông tin, Phi-4-reasoning được hưởng lợi từ cửa sổ ngữ cảnh 128.000 mã thông báo cổ điển đã được mở rộng thành 256.000 mã thông báo cho phiên bản Phi-4-reasoning-plus.
Được thiết kế cho các hệ thống nhúng, Phi-4-mini-reasoning hiển thị 3,8 tỷ tham số, một bộ tổng hợp gồm một triệu bài toán toán học do DeepSeek-R1 tạo ra và đạt được hiệu suất o1-mini trên Math-500 trong khi vượt qua một số mô hình có từ 7 đến 8 tỷ tham số. Với kích thước siêu nhỏ, mô hình này lý tưởng cho việc thực thi cục bộ, bao gồm cả trên thiết bị di động và đáp ứng nhu cầu phản hồi gần như tức thì. Nó đặc biệt phù hợp với mục đích giáo dục và chatbot cục bộ.
Mô Hình Mở Cho Các Mục Đích Sử Dụng Khác Nhau
Về phía triển khai, các CISO sẽ thấy các mô hình này đã được tối ưu hóa cho Copilot+ PC: biến thể NPU “Phi Silica” được tải sẵn vào bộ nhớ và cung cấp thời gian phản hồi gần như tức thì, đảm bảo sự chung sống tiết kiệm năng lượng với các ứng dụng kinh doanh. Các API Windows cho phép tích hợp thế hệ ngoại tuyến vào Outlook hoặc các công cụ nội bộ.
Về mặt bảo mật, Microsoft tuyên bố một đường ống phù hợp với các nguyên tắc trách nhiệm của mình — trách nhiệm giải trình, công bằng, độ tin cậy, an toàn và bao gồm. Các mô hình trải qua quá trình hậu đào tạo kết hợp SFT, Tối ưu hóa Ưu tiên Trực tiếp và RLHF từ các bộ định hướng “hữu ích/vô hại” công khai và nội bộ. Microsoft cũng xuất bản “Thẻ” của các mô hình của mình, trong đó trình bày chi tiết các hạn chế còn lại và các biện pháp giảm thiểu.
Hiện đã có trên Azure AI Foundry, Hugging Face và GitHub Models, ba mô hình được xuất bản theo giấy phép MIT rất dễ cho phép, mở đường cho suy luận cục bộ cũng như triển khai đám mây lai. Đối với các nhóm bảo mật và kiến trúc, thế hệ SLM mới này cung cấp một giải pháp thay thế đáng tin cậy cho LLM khổng lồ, với TCO giảm, thực thi cục bộ cũng như ở Edge và tăng cường kiểm soát dữ liệu. Các mô hình này là bằng chứng cho thấy sự tiến bộ đáng kinh ngạc mà SLM đã đạt được trong một năm và tiềm năng tuyệt vời của chúng trong một vũ trụ đang tìm kiếm AI tiết kiệm tài nguyên và năng lượng hơn.
Tìm Hiểu Sâu Hơn về Khả Năng Lý Luận của Phi-4
Sự xuất hiện của dòng mô hình Phi-4 thể hiện một bước tiến đáng kể trong sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM). Điều làm nên sự khác biệt của các mô hình này là khả năng lý luận nâng cao, đạt được thông qua các kỹ thuật đào tạo cải tiến và tập trung vào dữ liệu chất lượng cao. Cam kết của Microsoft đối với các nguyên tắc nguồn mở càng dân chủ hóa quyền truy cập vào các công cụ mạnh mẽ này, trao quyền cho các nhà phát triển tích hợp các khả năng AI nâng cao vào một loạt các ứng dụng.
Hiểu Kiến Trúc
Các mô hình Phi-4 được xây dựng trên kiến trúc transformer, một khuôn khổ đã được chứng minh cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, Microsoft đã triển khai một số cải tiến quan trọng để tối ưu hóa các mô hình cho các tác vụ lý luận.
- Giám sát chi tiết (SFT): Các mô hình được đào tạo bằng một kỹ thuật gọi là giám sát chi tiết (SFT), bao gồm học hỏi từ các chuỗi lý luận chi tiết do mô hình o3-mini của OpenAI tạo ra. Điều này cho phép các mô hình Phi-4 học các bước liên quan đến các quy trình lý luận phức tạp.
- Học tăng cường (RL): Biến thể “plus” của mô hình Phi-4, Phi-4-reasoning-plus, sử dụng học tăng cường (RL) để nâng cao hơn nữa khả năng lý luận của nó. RL bao gồm đào tạo mô hình để tối đa hóa tín hiệu phần thưởng, trong trường hợp này dựa trên độ chính xác và hiệu quả của lý luận của nó.
- Chưng cất: Chưng cất được sử dụng để chuyển kiến thức từ các mô hình lớn hơn, phức tạp hơn sang các mô hình Phi-4 nhỏ hơn. Điều này cho phép các SLM đạt được mức hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn nhiều, trong khi vẫn duy trì kích thước và hiệu quả nhỏ gọn của chúng.
Đánh Giá Hiệu Suất
Các mô hình Phi-4 đã chứng minh hiệu suất ấn tượng trên nhiều tiêu chuẩn lý luận, vượt trội hơn các mô hình lớn hơn trong một số trường hợp. Ví dụ: Phi-4-reasoning, chỉ với 14 tỷ tham số, vượt trội hơn DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (70 tỷ tham số) trên một số bộ dữ liệu thử thách, bao gồm AIME 2025, MMLU-Pro và HumanEval-Plus. Điều này làm nổi bật tính hiệu quả và hiệu quả của kiến trúc và kỹ thuật đào tạo của Phi-4.
Biến thể Phi-4-reasoning-plus, được đào tạo với số lượng mã thông báo gấp 1,5 lần, đạt được điểm số gần với o3-mini của OpenAI trên tiêu chuẩn OmniMath, chứng minh khả năng giải quyết các vấn đề lý luận toán học phức tạp.
Ứng Dụng và Trường Hợp Sử Dụng
Các mô hình Phi-4 rất phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau đòi hỏi khả năng lý luận nâng cao.
- Công Cụ Giáo Dục: Mô hình Phi-4-mini-reasoning, với kích thước nhỏ và hiệu suất cao, lý tưởng cho các ứng dụng giáo dục. Nó có thể được sử dụng để tạo ra các công cụ học tập tương tác cung cấp cho học sinh phản hồi và hỗ trợ được cá nhân hóa.
- Chatbot Cục Bộ: Các mô hình Phi-4 có thể được sử dụng để xây dựng các chatbot cục bộ cung cấp cho người dùng quyền truy cập tức thì vào thông tin và hỗ trợ. Kích thước nhỏ của chúng cho phép chúng được triển khai trên các thiết bị di động và các môi trường hạn chế tài nguyên khác.
- Copilot+ PC: Các mô hình Phi-4 được tối ưu hóa cho Copilot+ PC, cung cấp cho người dùng trải nghiệm AI liền mạch. Biến thể “Phi Silica” được tải sẵn vào bộ nhớ và cung cấp thời gian phản hồi gần như tức thì.
- Tạo Ngoại Tuyến: Các API Windows cho phép tích hợp tạo ngoại tuyến vào Outlook hoặc các công cụ nội bộ, cho phép người dùng truy cập các khả năng AI ngay cả khi họ không kết nối với internet.
Bảo Mật và Trách Nhiệm
Microsoft cam kết phát triển và triển khai các mô hình AI một cách có trách nhiệm và đạo đức. Các mô hình Phi-4 cũng không ngoại lệ.
- Nguyên Tắc Trách Nhiệm: Đường ống phát triển AI của Microsoft phù hợp với các nguyên tắc trách nhiệm của mình, bao gồm trách nhiệm giải trình, công bằng, độ tin cậy, an toàn và bao gồm.
- Hậu Đào Tạo: Các mô hình Phi-4 trải qua quá trình hậu đào tạo bằng cách sử dụng SFT, Tối ưu hóa Ưu tiên Trực tiếp và RLHF từ các bộ dữ liệu định hướng “hữu ích/vô hại” công khai và nội bộ. Điều này giúp đảm bảo rằng các mô hình an toàn và đáng tin cậy.
- Thẻ Mô Hình: Microsoft xuất bản “Thẻ” cho các mô hình của mình, trong đó trình bày chi tiết các hạn chế còn lại và các biện pháp giảm thiểu. Điều này cung cấp cho người dùng sự minh bạch và cho phép họ đưa ra các quyết định sáng suốt về cách sử dụng các mô hình.
Tương Lai của SLM
Các mô hình Phi-4 thể hiện một bước tiến đáng kể trong sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM). Khả năng lý luận nâng cao của chúng, kết hợp với kích thước nhỏ và hiệu quả của chúng, làm cho chúng trở thành một giải pháp thay thế hấp dẫn cho các mô hình ngôn ngữ lớn hơn (LLM) trong nhiều ứng dụng.
Khi SLM tiếp tục cải thiện, chúng có khả năng đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong bối cảnh AI. Khả năng chạy trên các thiết bị hạn chế tài nguyên và cung cấp hiệu suất nhanh chóng, hiệu quả khiến chúng rất phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau, từ công cụ giáo dục đến chatbot cục bộ đến thiết bị điện toán biên.
Cam kết của Microsoft đối với các nguyên tắc nguồn mở và phát triển AI có trách nhiệm tiếp tục định vị các mô hình Phi-4 như một nguồn tài nguyên có giá trị cho cộng đồng AI. Bằng cách dân chủ hóa quyền truy cập vào các công cụ mạnh mẽ này, Microsoft đang trao quyền cho các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng sáng tạo và có tác động có thể mang lại lợi ích cho xã hội nói chung.
Xem Xét Kỹ Hơn về Các Khía Cạnh Kỹ Thuật
Đi sâu hơn vào các chi tiết cụ thể của kiến trúc và đào tạo Phi-4 sẽ tiết lộ các kỹ thuật cải tiến cho phép các SLM này đạt được các khả năng lý luận ấn tượng như vậy. Sự kết hợp giữa các bộ dữ liệu được tuyển chọn cẩn thận, các thuật toán đào tạo tinh vi và tập trung vào hiệu quả đã tạo ra một dòng mô hình vừa mạnh mẽ vừa thiết thực.
Tuyển Chọn và Chuẩn Bị Dữ Liệu
Sự thành công của bất kỳ mô hình học máy nào đều phụ thuộc vào chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu mà nó được đào tạo. Microsoft đã đầu tư rất nhiều công sức vào việc tuyển chọn và chuẩn bị các bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình Phi-4.
- Chuỗi lý luận từ o3-mini của OpenAI: Các mô hình tận dụng các chuỗi lý luận do mô hình o3-mini của OpenAI tạo ra để tìm hiểu các bước liên quan đến các quy trình lý luận phức tạp. Các chuỗi này cung cấp một lộ trình chi tiết cho các SLM tuân theo, cho phép chúng phát triển sự hiểu biết sâu sắc hơn về logic cơ bản.
- Bài Toán Toán Học Tổng Hợp: Mô hình Phi-4-mini-reasoning được đào tạo trên một bộ dữ liệu tổng hợp gồm một triệu bài toán toán học do DeepSeek-R1 tạo ra. Bộ dữ liệu này cung cấp một loạt các thử thách toán học đa dạng, cho phép mô hình phát triển các kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ.
- Bộ Dữ Liệu Hữu Ích/Vô Hại: Các mô hình trải qua quá trình hậu đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu được thiết kế để thúc đẩy tính hữu ích và vô hại. Điều này giúp đảm bảo rằng các mô hình tạo ra các kết quả an toàn và có trách nhiệm.
Thuật Toán Đào Tạo
Các mô hình Phi-4 được đào tạo bằng cách sử dụng kết hợp giữa học có giám sát, học tăng cường và chưng cất. Các kỹ thuật này phối hợp với nhau để tối ưu hóa các mô hình cho các tác vụ lý luận và đảm bảo rằng chúng vừa chính xác vừa hiệu quả.
- Tinh Chỉnh Có Giám Sát (SFT): SFT được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình trên các chuỗi lý luận do mô hình o3-mini của OpenAI tạo ra. Điều này cho phép các mô hình học các mẫu và mối quan hệ cụ thể là đặc trưng của các quy trình lý luận phức tạp.
- Học Tăng Cường (RL): RL được sử dụng để đào tạo mô hình Phi-4-reasoning-plus để tối đa hóa tín hiệu phần thưởng dựa trên độ chính xác và hiệu quả của lý luận của nó. Điều này khuyến khích mô hình phát triển các chiến lược giải quyết vấnđề vừa hiệu quả vừa hiệu quả về mặt tính toán.
- Chưng Cất: Chưng cất được sử dụng để chuyển kiến thức từ các mô hình lớn hơn, phức tạp hơn sang các mô hình Phi-4 nhỏ hơn. Điều này cho phép các SLM đạt được mức hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn nhiều, trong khi vẫn duy trì kích thước và hiệu quả nhỏ gọn của chúng.
Tối Ưu Hóa Để Đạt Hiệu Quả
Một trong những mục tiêu chính trong việc phát triển các mô hình Phi-4 là tối ưu hóa chúng để đạt hiệu quả. Điều này được phản ánh trong một số khía cạnh của thiết kế và đào tạo của chúng.
- Kiến Trúc Nhỏ Gọn: Các mô hình Phi-4 được thiết kế với kiến trúc nhỏ gọn giúp giảm thiểu số lượng tham số cần thiết. Điều này làm giảm chi phí tính toán khi chạy các mô hình và làm cho chúng rất phù hợp để triển khai trên các thiết bị hạn chế tài nguyên.
- Lượng Tử Hóa: Lượng tử hóa được sử dụng để giảm dung lượng bộ nhớ của các mô hình và cải thiện tốc độ suy luận của chúng. Điều này bao gồm việc biểu diễn các tham số của mô hình bằng ít bit hơn, điều này có thể làm giảm đáng kể chi phí tính toán khi chạy mô hình.
- Tăng Tốc Phần Cứng: Các mô hình Phi-4 được tối ưu hóa để tăng tốc phần cứng trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm CPU, GPU và NPU. Điều này cho phép chúng đạt được hiệu suất tối đa trên nhiều loại thiết bị.
Ý Nghĩa Đối Với Tương Lai Của AI
Các mô hình Phi-4 thể hiện một bước tiến đáng kể trong sự phát triển của AI, với những ý nghĩa vượt ra ngoài các ứng dụng cụ thể mà chúng được thiết kế. Khả năng đạt được hiệu suất cao với kích thước tương đối nhỏ và tài nguyên tính toán của chúng mở ra những khả năng mới để triển khai AI trong nhiều cài đặt khác nhau.
Dân Chủ Hóa AI
Các mô hình Phi-4 là minh chứng cho thực tế là các khả năng AI mạnh mẽ có thể đạt được mà không cần tài nguyên tính toán khổng lồ hoặc quyền truy cập vào các bộ dữ liệu độc quyền. Điều này dân chủ hóa quyền truy cập vào AI, trao quyền cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu tạo ra các ứng dụng cải tiến ngay cả với các nguồn lực hạn chế.
Điện Toán Biên
Kích thước nhỏ và hiệu quả của các mô hình Phi-4 khiến chúng rất phù hợp cho các ứng dụng điện toán biên. Điều này cho phép AI được triển khai gần hơn với nguồn dữ liệu, giảm độ trễ và cải thiện khả năng phản hồi. Điện toán biên có tiềm năng cách mạng hóa một loạt các ngành công nghiệp, từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe đến vận tải.
AI Cá Nhân Hóa
Các mô hình Phi-4 có thể được tùy chỉnh và điều chỉnh để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của từng người dùng hoặc tổ chức. Điều này cho phép tạo ra trải nghiệm AI được cá nhân hóa phù hợp với các yêu cầu riêng của từng người dùng. AI được cá nhân hóa có tiềm năng cải thiện năng suất, nâng cao khả năng học tập và cải thiện sức khỏe tổng thể.
AI Bền Vững
Các mô hình Phi-4 là một giải pháp thay thế bền vững hơn cho các mô hình ngôn ngữ lớn hơn, đòi hỏi ít năng lượng và tài nguyên tính toán hơn. Điều này rất quan trọng để giảm tác động đến môi trường của AI và đảm bảo rằng nó có thể được triển khai một cách có trách nhiệm và bền vững.
Các mô hình Microsoft Phi-4-Reasoning không chỉ là một lần lặp lại khác trong thế giới AI không ngừng phát triển; chúng là một sự thay đổi mô hình. Chúng chứng minh rằng trí thông minh không chỉ là một chức năng của kích thước và sức mạnh tính toán mà còn có thể đạt được thông qua thiết kế thông minh, tuyển chọn cẩn thận dữ liệu và các kỹ thuật đào tạo cải tiến. Khi các mô hình này tiếp tục phát triển, chúng sẵn sàng mở ra những khả năng mới cho AI và thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ.