- เนื่องในโอกาสครบรอบ 1 ปีของการเปิดตัว ซีรีส์ Phi ที่พิสูจน์ศักยภาพของ small language model (SLM) จึงได้ เปิดตัวตระกูลโมเดลใหม่ ที่ ปรับแต่งมาเพื่อการให้เหตุผลและเชี่ยวชาญด้านการคิดหลายขั้นตอน
- แม้จะมีจำนวนพารามิเตอร์ไม่มาก แต่ก็แสดง ประสิทธิภาพที่เทียบชั้นกับโมเดลขนาดใหญ่
- Phi-4-reasoning: พารามิเตอร์ 14B ทำ SFT (Supervised Fine-Tuning) ด้วยข้อมูล reasoning คุณภาพสูง
- Phi-4-reasoning-plus: เพิ่ม RL (Reinforcement Learning) จากโมเดลข้างต้น พร้อม เพิ่มความแม่นยำด้วยการใช้โทเคนมากขึ้น 1.5 เท่า
- Phi-4-mini-reasoning: แม้มีขนาดเพียง 3.8B แต่ก็ เหนือกว่าโมเดลที่ใหญ่กว่ามากกว่า 2 เท่า ในเบนช์มาร์กคณิตศาสตร์หลายรายการ และเหมาะกับการใช้งานบนมือถือ/เอดจ์
- มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลหลากหลายรุ่น เช่น OpenThinker-7B, Llama-3.2-3B และตระกูล DeepSeek-R1
- ให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงหรือดีกว่า OpenAI o1-mini โดยเฉพาะในการทดสอบด้านคณิตศาสตร์อย่าง Math-500 และ GPQA Diamond
- โมเดลเหล่านี้ยังมาในรูปแบบ Phi Silica ซึ่งเป็น เวอร์ชันที่ปรับแต่งสำหรับ NPU บน Copilot+ PC ทำให้รันบน Windows ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- เปิดให้ใช้งานบน Azure AI Foundry และ HuggingFace:
- มี Developer API และเครื่องมือสำหรับการผสานรวมแบบโลคัล ให้พร้อม ช่วยให้นำไปใช้งานได้ง่ายในหลากหลายสภาพแวดล้อม
ยังไม่มีความคิดเห็น