Microsoft의 PHI-4 패밀리는 PHI-4-MINI-Instruct (3.8b) 및 Phi-4-Multimodal (5.6b)의 도입으로 확장되어 원래 PHI-4 (14B) 모델의 기능을 향상시킵니다. 이 새로운 모델은 다국어 지원, 추론 기술, 수학적 능력 및 결정적으로 멀티 모달 기능을 자랑합니다. 이 경량의 오픈 소스 멀티 모드 모델은 텍스트, 이미지 및 오디오를 프로세스하여 다양한 데이터 유형에서 완벽한 상호 작용을 용이하게합니다. 128K 토큰 컨텍스트 길이와 5.6B 매개 변수는 PHI-4-Multimodal이 기기 배치 및 저도의 추론에 매우 효율적입니다. 이 기사는 텍스트, 시각 및 오디오 입력을 처리하는 주요 소형 언어 모델 (SLM) 인 PHI-4-Multimodal을 탐구합니다. 생성 AI를 실제 애플리케이션에 통합하는 데있어 개발자를 안내하는 실제 구현을 탐색 할 것입니다. 목차 :
PHI-4 Multimodal : ai
의 상당한 발전
PHI-4 Multimodal의 건축 혁신
결론
Phi-4 Multimodal : 메이저 도약
PHI-4 Multimodal의 주요 특징 :
PHI-4-MULTIMODAL은 다양한 입력 유형을 처리 할 때 탁월합니다. 주요 강점은 다음과 같습니다
PHI-4 Multimodal의 건축 혁신 :
Modality
Supported Languages
Text
Arabic, Chinese, Czech, Danish, Dutch, English, Finnish, French, German, Hebrew, Hungarian, Italian, Japanese, Korean, Norwegian, Polish, Portuguese, Russian, Spanish, Swedish, Thai, Turkish, Ukrainian
Vision
English
Audio
English, Chinese, German, French, Italian, Japanese, Spanish, Portuguese
2. 확장 성과 효율성 :
3. 향상된 AI 추론 : PHI-4는 시각적 및 오디오 입력의 합성을 활용하여 차트/테이블 이해 및 문서 추론이 필요한 작업에서 탁월합니다. 벤치 마크는 특히 구조화 된 데이터 해석에서 다른 최첨단 다중 모드 모델보다 정확도가 높습니다.
(나머지 섹션은 문구와 문장 구조를 변경하는 동안 원래 정보를 유지하는 유사한 재 작성 및 구조 조정 패턴을 따릅니다. 원래 텍스트의 길이로 인해 여기에서 전체 재 작성을 완료 할 수는 없습니다. 그러나 위의 방법은 접근법을 보여줍니다.)위 내용은 Microsoft PHI-4 Multimodal Instruct에 관한 모든 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!