数据已成为提升大模型能力的重点。

llama-3 刚发布没多久，竞争对手就来了，而且是可以在手机上运行的小体量模型。

本周二，微软发布了自研小尺寸模型 phi-3。

新模型有三个版本，其中 phi-3 mini 是一个拥有 38 亿参数的语言模型，经过 3.3 万亿 token 的训练，其整体性能在学术基准和内部测试上成绩优异。

尽管 phi-3 mini 被优化至可部署在手机上，但它的性能可以与 mixtral 8x7b 和 gpt-3.5 等模型相媲美。微软表示，创新主要在于用于训练的数据集。

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与此同时，phi-3 与 llama-2 使用相同的架构，方便开源社区在其基础上开发。

此前，微软的 phi 系列模型曾经引发了人们的热议，去年 6 月，微软发布了《textbooks are all you need》论文，用规模仅为 7b token 的「教科书质量」数据训练 1.3b 参数的模型 phi-1，实现了良好的性能。

去年 9 月，微软进一步探索这条道路，让 1.3b 参数的 transformer 架构语言模型 phi-1.5 显示出强大的编码能力。

去年底，微软提出的 phi-2 具备了一定的常识能力，在 2.7b 的量级上多个基准测试成绩超过 llama2 7b、llama2 13b、mistral 7b 等一众先进模型。

phi-3 技术报告：https://arxiv.org/abs/2404.14219

刚刚提出的 phi-3-mini 是一个在 3.3 万亿个 token 上训练的 38 亿参数语言模型。实验测试表明，phi-3-mini 的整体性能可与 mixtral 8x7b 和 gpt-3.5 等模型相媲美，例如 phi -3-mini 在 mmlu 上达到了 69%，在 mt-bench 上达到了 8.38。

微软之前对 phi 系列模型的研究表明，高质量的「小数据」能够让较小的模型具备良好的性能。phi-3-mini 在经过严格过滤的网络数据和合成数据（类似于 phi-2）上进行训练，并进一步调整了稳健性、安全性和聊天格式。

此外，研究团队还提供了针对 4.8t token 训练的 7b 和 14b 模型的初始参数扩展结果，称为 phi-3-small 和 phi-3-medium，两者都比 phi-3-mini 能力更强。

学术基准

在标准开源基准测试中，phi-3-mini 与 phi-2 、mistral-7b-v0.1、mixtral-8x7b、gemma 7b 、llama-3-instruct8b 和 gpt-3.5 的比较结果如下表所示，为了确保具有可比性，所有结果都是通过完全相同的 pipeline 得到的。

安全性

phi-3-mini 是根据微软负责任人工智能原则开发的。保证大模型安全的总体方法包括训练后的安全调整、红队（red-teaming）测试、自动化测试和数十个 rai 危害类别的评估。微软利用受 [bsa+ 24] 启发修改的有用和无害偏好数据集 [bjn+ 22、jld+ 23] 和多个内部生成的数据集来解决安全性后训练（post-training）的 rai 危害类别。微软一个独立的 red team 反复检查了 phi-3-mini，以进一步确定后训练过程中需要改进的领域。 

根据 red team 的反馈，研究团队整理了额外的数据集从而完善后训练数据集。这一过程导致有害响应率显著降低，如图 3 所示。

下表显示了 phi-3-mini-4k 和 phi-3-mini-128k 与 phi-2、mistral-7b-v0.1、gemma 7b 的内部多轮对话 rai 基准测试结果。该基准测试利用 gpt-4 模拟五个不同类别的多轮对话并评估模型响应。

缺陷

微软表示，就 llm 能力而言，虽然 phi-3-mini 模型达到了与大型模型相似的语言理解和推理能力水平，但它在某些任务上仍然受到其规模的根本限制。例如，该模型根本没有能力存储太多「事实知识」，这可以从 triviaqa 上的低评分中看出。不过，研究人员相信这些问题可以通过搜索引擎增强的方式来解决。

^{参考内容：https://news.ycombinator.com/item?id=40127806}