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microsoft El viernes lanzó el modelo de inteligencia artificial (IA) Phi-4. El último modelo de lenguaje pequeño (SLM) de la compañía se une a la familia de modelos centrales de código abierto Phi. El modelo de IA llega ocho meses después del lanzamiento del Phi-3 y cuatro meses después de la introducción de la serie de modelos de IA Phi-3.5. El gigante tecnológico afirma que SLM es más capaz de resolver consultas complejas basadas en heurísticas en campos como las matemáticas. Además, también se dice que destaca en el procesamiento del lenguaje tradicional.

El modelo Phi-4 AI de Microsoft estará disponible a través de Hugging Face

Hasta la fecha, todas las series Phi se han lanzado con una variante mini; sin embargo, ninguna variante mini ha acompañado al Phi-4. microsoft, en Publicación de blogdestacó que Phi-4 está actualmente disponible en Azure AI Foundry bajo un Acuerdo de licencia de investigación de Microsoft (MSRLA). La compañía también planea ponerlo a disposición en Hugging Face la próxima semana.

La compañía también compartió los resultados comparativos de sus pruebas internas. En consecuencia, el nuevo modelo de IA mejora significativamente las capacidades del modelo de la generación anterior. El gigante tecnológico afirmó que el Phi-4 supera al Gemini Pro 1.5, un modelo mucho más grande, en su punto de referencia de problemas de competición deportiva. También publicó un rendimiento comparativo detallado en un documento técnico. publicado En la revista en línea arXiv.

En cuanto a la seguridad, Microsoft dijo que Azure AI Foundry viene con un conjunto de capacidades para ayudar a las organizaciones a medir, mitigar y gestionar los riesgos de la IA a lo largo del ciclo de vida de desarrollo del aprendizaje automático tradicional y las aplicaciones de IA generativa. Además, los usuarios empresariales pueden utilizar funciones de seguridad de contenido de Azure AI, como protección de velocidad, detección de conexión a tierra y otras, como filtro de contenido.

Los desarrolladores también pueden agregar estas capacidades de seguridad a sus aplicaciones a través de una única interfaz de programación de aplicaciones (API). La plataforma puede monitorear la calidad, la integridad, los ataques rápidos de los adversarios y la integridad de los datos de las aplicaciones y brindar a los desarrolladores alertas en tiempo real. Estará disponible para los usuarios de Phi que accedan a través de Azure.

Vale la pena señalar que los modelos de lenguaje más pequeños a menudo se entrenan después de implementarlos en datos sintéticos, lo que les permite adquirir más conocimientos de manera más rápida y eficiente. Sin embargo, los resultados posteriores a la capacitación no siempre son consistentes en los casos de uso del mundo real.