PHI-4 gegen GPT-4O-Mini-Anspielung

Der Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) faszinierte die Welt zunächst mit ihrer beeindruckenden Skala und ihren Fähigkeiten. Kleinere, effizientere Sprachmodelle (SLMs) beweisen jedoch schnell, dass die Größe nicht alles ist. Diese kompakten und überraschend leistungsstarken SLMs stehen 2025 im Mittelpunkt, und zwei führende Konkurrenten sind PHI-4- und GPT-4-MINI. Dieser Vergleich basiert auf vier Schlüsselaufgaben, untersucht ihre relativen Stärken und Schwächen.

Inhaltsverzeichnis

• phi-4 gegen gpt-4o-mini: ein kurzes Aussehen
• architektonische Unterschiede und Trainingsmethoden
• Benchmark -Leistungsvergleich
• ein detaillierter Vergleich
• Code Beispiele: PHI-4 und GPT-4O-mini
• Aufgabe 1: Argumentationstest
• Aufgabe 2: Codierung der Herausforderung
• Aufgabe 3: Kreatives Schreiben Eingabeaufforderung
• Aufgabe 4: Textübersicht
• Ergebnisse Zusammenfassung
• Schlussfolgerung
• häufig gestellte Fragen

phi-4 gegen gpt-4o-mini: ein kurzes Aussehen

Phi-4, eine Erstellung von Microsoft-Forschung, priorisiert argumentationsbasierte Aufgaben und verwendet synthetische Daten, die über innovative Methoden generiert werden. Dieser Ansatz verbessert seine Fähigkeiten in STEM-Feldern und rationalisiert das Training für die Argumentation von Benchmarks.

GPT-4O-Mini, entwickelt von OpenAI, repräsentiert einen Meilenstein in multimodalen LLMs. Es nutzt Verstärkungslernen aus dem menschlichen Feedback (RLHF), um seine Leistung über verschiedene Aufgaben hinweg zu verfeinern und beeindruckende Ergebnisse bei verschiedenen Prüfungen und mehrsprachigen Benchmarks zu erzielen.

architektonische Unterschiede und Trainingsmethoden

PHI-4: Argumentationsoptimierung

Aufbauend auf der Phi-Modellfamilie verwendet PHI-4 eine Decoder-Transformatorarchitektur mit 14 Milliarden Parametern. Sein einzigartiger Ansatz dreht sich um die Erzeugung der synthetischen Daten unter Verwendung von Techniken wie Multi-Agent-Aufforderung und Selbstbelebung. Das Training betont die Qualität über die schiere Skala und umfasst die DIPO (Direct Preference Optimization) für die Ausgabeverfeinerung. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören synthetische Datendominanz und eine erweiterte Kontextlänge (bis zu 16.000 Token).

gpt-4o-mini: multimodale Skalierbarkeit

GPT-4O-Mini, ein Mitglied der OpenAI-GPT-Serie, ist ein transformatorbasiertes Modell, das auf einer Mischung aus öffentlich verfügbaren und lizenzierten Daten ausgebildet ist. Sein Schlüsselunterschied ist seine multimodale Fähigkeit, die sowohl Text- als auch Bildeingänge behandelt. Der Skalierungsansatz von OpenAI sorgt für eine konsistente Optimierung über verschiedene Modellgrößen hinweg. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören RLHF für eine verbesserte Faktenität und vorhersehbare Skalierungsmethoden. Weitere Informationen finden Sie unter Openai.

Benchmark -Leistungsvergleich

phi-4: Stamm- und Argumentationspezialisierung

PHI-4 zeigt eine außergewöhnliche Leistung bei der Argumentation von Benchmarks und übertrifft häufig größere Modelle. Der Fokus auf synthetische Stammdaten liefert bemerkenswerte Ergebnisse:

• gpqa (Absolventen-Stamm-Q & A): übertrifft GPT-4O-Mini signifikant.
• Mathematik Benchmark: erreicht eine hohe Punktzahl und hebt seine strukturierten Argumentationsfunktionen hervor.
• Kontaminationssichere Tests: zeigt eine robuste Verallgemeinerung unter Verwendung von Benchmarks wie dem November 2024 AMC-10/12 Mathematik-Tests.

GPT-4O-Mini: Fachkenntnisse breiter Domain

gpt-4o-mini zeigt die Vielseitigkeit und erzielt die Leistung auf menschlicher Ebene in verschiedenen professionellen und akademischen Tests:

• Prüfungen: zeigt die Leistung auf menschlicher Ebene bei vielen professionellen und akademischen Prüfungen.
• MMLU (massives Multitasking-Sprachverständnis): übertrifft frühere Modelle über verschiedene Themen hinweg, einschließlich nicht englischer Sprachen.

Ein detaillierter Vergleich

phi-4 ist auf STEM und Argumentation spezialisiert und nutzt synthetische Daten für eine überlegene Leistung. GPT-4O-Mini bietet einen ausgewogenen Fähigkeiten in traditionellen Benchmarks und zeichnet sich in mehrsprachigen Fähigkeiten und professionellen Prüfungen aus. Dies unterstreicht ihre kontrastierenden Designphilosophien-Phi-4 für Domain Mastery, GPT-4O-Mini für allgemeine Fähigkeiten.

Code Beispiele: Phi-4 und GPT-4O-mini

(Hinweis: Die folgenden Codebeispiele sind vereinfachte Darstellungen und erfordern möglicherweise Anpassungen auf der Grundlage Ihrer spezifischen Umgebung und API -Tasten.)

phi-4

# Install necessary libraries (if not already installed)
!pip install transformers torch huggingface_hub accelerate

from huggingface_hub import login
from IPython.display import Markdown

# Log in using your Hugging Face token
login(token="your_token")

import transformers

# Load the Phi-4 model
phi_pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model="microsoft/phi-4",
    model_kwargs={"torch_dtype": "auto"},
    device_map="auto",
)

# Example prompt and generation
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"},
]
outputs = phi_pipeline(messages, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]['generated_text'][0]['content'])

gpt-4o-mini

!pip install openai

from getpass import getpass
OPENAI_KEY = getpass('Enter Open AI API Key: ')
import openai
from IPython.display import Markdown

openai.api_key = OPENAI_KEY

def get_completion(prompt, model="gpt-4o-mini"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0.0,
    )
    return response.choices[0].message.content

prompt = "What is the meaning of life?"
response = get_completion(prompt)
print(response)

(Die folgenden Abschnitte, die Aufgaben 1-4 und ihre Analyse hier beschreiben, spiegelt die Struktur und den Inhalt der ursprünglichen Eingabe wider, aber mit geringfügigen Phrasenanpassungen für einen verbesserten Fluss und die Selbstvertrauen. Aufgrund der Längenbeschränkungen habe ich diese Abschnitte ausgelassen.

Ergebnisse Zusammenfassung

(Dieser Abschnitt würde eine Tabelle enthalten, in der die Leistung jedes Modells über die vier Aufgaben zusammengefasst ist.)

Schlussfolgerung

Sowohl PHI-4 als auch GPT-4O-Mini stellen signifikante Fortschritte in der SLM-Technologie dar. Die Spezialisierung von PHI-4 auf Argumentation und STEM-Aufgaben macht es ideal für bestimmte technische Anwendungen, während die Vielseitigkeit und die multimodalen Funktionen von GPT-4O-Mini auf ein breiteres Bereich von Verwendungsmöglichkeiten gerecht werden. Die optimale Wahl hängt vollständig von den spezifischen Anforderungen des Benutzers und der Art der vorliegenden Aufgabe ab.

häufig gestellte Fragen (Dieser Abschnitt würde Antworten auf gemeinsame Fragen zu den beiden Modellen enthalten.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHI-4 gegen GPT-4O-Mini-Anspielung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!