- คู่มือสำหรับ Phi-3 ตระกูลผลิตภัณฑ์โมเดล AI แบบเปิดที่พัฒนาโดย Microsoft
- โมเดล Phi-3 เป็นโมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLM) ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดและคุ้มค่าต้นทุนมากที่สุดในบรรดาที่มีให้ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน
- ทำผลงานได้เหนือกว่าโมเดลขนาดเดียวกันและขนาดถัดไปในเบนช์มาร์กที่หลากหลาย เช่น ภาษา การให้เหตุผล การเขียนโค้ด และคณิตศาสตร์
ประเภทและประสิทธิภาพของโมเดล Phi-3
- Phi-3-mini (โมเดลภาษา 3.8B) ใช้งานได้บน Microsoft Azure AI Studio, Hugging Face และ Ollama
- โมเดล Phi-3 ทำผลงานได้เหนือกว่าโมเดลภาษาขนาดเท่ากันหรือใหญ่กว่าอย่างชัดเจนในเบนช์มาร์กหลัก
- Phi-3-mini มีประสิทธิภาพดีกว่าโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่าตัวเอง 2 เท่า
- Phi-3-small และ Phi-3-medium ทำผลงานได้เหนือกว่าโมเดลที่ใหญ่กว่ามาก รวมถึง GPT-3.5T
- Phi-3-small (7B) เหนือกว่า GPT-3.5T ในเบนช์มาร์กด้านภาษา การให้เหตุผล การเขียนโค้ด และคณิตศาสตร์ที่หลากหลาย
- Phi-3-medium (14B) สานต่อแนวโน้มนี้โดยมีประสิทธิภาพเหนือกว่า Gemini 1.0 Pro
- Phi-3-vision (4.2B) ทำผลงานได้เหนือกว่าโมเดลที่ใหญ่กว่า เช่น Claude-3 Haiku และ Gemini 1.0 Pro V ในงานให้เหตุผลเชิงภาพทั่วไป, OCR และงานทำความเข้าใจตารางกับแผนภูมิ
แนะนำโมเดล Phi Silica สำหรับ Windows Copilot
- สร้างขึ้นบนพื้นฐานของโมเดลตระกูล Phi และออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ NPU ของ Copilot+ PC
- Windows เป็นแพลตฟอร์มแรกที่มาพร้อมโมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLM) ล้ำสมัยที่ปรับแต่งสำหรับ NPU แบบ inbox
- Phi Silica API รวมถึง OCR, Studio Effects, Live Captions และ Recall User Activity API มีกำหนดให้ใช้งานใน Windows Copilot Library เดือนมิถุนายน
- API อย่าง Vector Embedding, RAG API และ Text Summarization จะเปิดให้ใช้งานในภายหลัง
ยังไม่มีความคิดเห็น