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Microsoft PHI-4 Multimodal Instruct에 관한 모든 것

Jennifer Aniston
Jennifer Aniston원래의
2025-03-03 17:51:09706검색

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 PHI-4 벤치 마크 전반의 멀티 모달 성능

PHI-4 Multimodal Visual Performance : 레이더 차트 분석

실습 : PHI-4 Multimodal 구현 추가 pHi-4 다중 모드 출력 멀티 모달 ai 및 에지 컴퓨팅의 미래

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
  • 통합 다중 모드 처리 :
  • 별도의 파이프 라인이 필요한 기존 모델과 달리 PHI-4는 연합, 비전 및 텍스트의 통합 처리를 위해 혼합-로라 (저 순위 어댑터)를 사용합니다.
  • 정교한 훈련 : 인간 피드백 (RLHF)의 감독 된 미세 조정, DPO (Direct Preference Optimization) 및 강화 학습 (RLHF)은 정확성과 안전한 출력을 보장합니다. 다국어 지원 :
  • 텍스트 처리는 22 개 언어를 지원하는 반면 비전 및 오디오 기능은 주요 글로벌 언어에서 이해를 향상시킵니다. 효율 최적화 :
  • 는 기기 실행을 위해 설계된 PHI-4는 고성능을 유지하면서 계산 오버 헤드를 최소화합니다.
  • 지원 양식 및 언어 :
  • PHI-4 Multimodal의 다양성은 텍스트, 이미지 및 오디오를 처리하는 능력에서 비롯됩니다. 언어 지원은 양식에 따라 다릅니다

    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
    PHI-4 Multimodal의 건축 혁신 :

의 건축 혁신 1. 통합 표현 공간 : 로라스 아키텍처 혼합 아키텍처는 말, 비전 및 텍스트의 동시 처리를 가능하게하여 별도의 서브 모델이있는 모델과 비교하여 효율성 및 일관성 향상을 가능하게합니다.

2. 확장 성과 효율성 : 는 모바일 및 에지 장치에 적합한 저도의 추론에 최적화되었습니다. 는 광범위한 어휘를 지원하여 다중 모드 입력 전반에 걸쳐 언어 추론을 향상시킵니다 성능을 희생하지 않고 더 작은 매개 변수 카운트 (5.6b)의 효율적인 배포.

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!

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