Phi-4-mini API

Phi-4-Mini API repræsenterer microsoft's seneste innovation inden for små sprogmodeller inden for Phi-4 serien, der primært fokuserer på tekst opgaver. Med et kompakt rammeværk, der rummer 3.8 milliarder parametre, udmærker Phi-4-Mini sig i hastighed og effektivitet takket være dens tætte transformatorarkitektur, der kun er dekoder.

Phi-4-mini API

Nøglekarakteristika for Phi-4-Mini

Phi-4-Mini model er bemærkelsesværdig for sin evne til at udføre en række forskellige opgaver som f.eks tekst ræsonnement, matematiske beregninger, programmering, og funktionskald. På trods af sin relativt lille størrelse konkurrerer Phi-4-Mini med - og overgår ofte - større sprogmodeller på disse områder:

Tekst ræsonnement: Den udmærker sig i opgaver, der kræver logisk behandling, og tilbyder ydeevne svarende til modeller med væsentligt større parametre.
Omfattende support til lange tekster: Phi-128-Mini er i stand til at behandle sekvenser op til 4K tokens og er ideel til at håndtere omfattende tekst effektivt.
Skalerbar funktionsintegration: Phi-4-Minis funktionsopkaldsfunktioner tillader problemfri integration med eksterne værktøjer, API'er og datakilder, hvilket øger dens alsidighed i applikationsscenarier.

Tekniske principper bag Phi-4-Mini

Phi-4-Minis arkitektur er baseret på sofistikeret teknisk design, der sigter mod at maksimere effektivitet og tilpasningsevne:

Transformer arkitektur: Modellen er bygget på en transformerramme, der kun er dekoder, der bruger selvopmærksomhedsmekanismer til effektivt at styre langsigtede afhængigheder inden for tekstsekvenser.
Opmærksomhed for grupperet forespørgsel: Denne mekanisme forbedrer beregningseffektiviteten ved at behandle forespørgsler i grupperede batches, hvilket styrker modellens kapacitet til parallel behandling.
Delt indlejringsstrategi: Ved at dele input- og outputindlejringer reducerer Phi-4-Mini parameterbelastningen, hvilket forbedrer opgavetilpasning og driftseffektivitet.

Disse arkitektoniske valg skræddersy Phi-4-Mini til at udmærke sig i generering af naturligt sprog samtidig med at høj ydeevne bibeholdes på tværs af forskellige anvendelsessager.

Data og træningsdetaljer

Sprogtræningsdata

Træningsdataene til Phi-4-Mini inkluderer ræsonnementrige tekstdata af høj kvalitet, især omhyggeligt kurerede kodedatasæt for at forbedre udførelsen af programmeringsopgaver. Førtræningsdataene er forbedret med filtre og datablandingsstrategier for at sikre høj kvalitet og mangfoldighed af dataene. Specifikt omfatter førtræningsdataene et korpus på 5 billioner tokens, som er større og højere kvalitet end Phi-3.5-Mini.

Vision-Sprogtræningsdata

Fortræningsfasen af Phi-4-Multimodal involverer rige billed-tekstdatasæt, herunder interleaved billed-tekst-dokumenter, billed-tekst-par, billedlokaliseringsdata osv. Fortræningsprocessen involverer 0.5 billioner tokens, der kombinerer visuelle og tekstmæssige elementer. Den overvågede finjusteringsfase (SFT) bruger et offentligt multimodalt instruktionstunet datasæt og et storstilet internt multimodalt instruktionstunet datasæt, der dækker opgaver som naturlig billedforståelse, diagram-, tabel- og diagramræsonnement, PowerPoint-analyse, OCR, multi-billedsammenligning, videoresumé og modelsikkerhed.

Visuel-tale træningsdata

Phi-4-Multimodal blev trænet i visuel taledata, der dækkede både single-frame og multi-frame scenarier. Den høje kvalitet af dataene blev sikret ved at konvertere brugerforespørgsler fra tekst til lyd gennem en intern tekst-til-tale (TTS) motor. Specifikt brugte forskerne en intern ASR-model til at transskribere lyden og beregne ordfejlfrekvensen (WER) mellem den originale tekst og transskriptionen, og kvaliteten af de endelige visuelle taledata blev sikret gennem WER-filtrering.

Tale- og lydtræningsdata

Træningsdataene for tale/lydfunktioner inkluderer automatisk talegenkendelse (ASR) transskriptionsdata og post-træningsdata, der dækker en række opgaver såsom automatisk taleoversættelse (AST), besvarelse af talespørgsmål (SQA), taleopsummering (SSUM) og lydforståelse (AU). Førtræningsdataene inkluderer omkring 2 millioner timers anonymiserede interne tale-tekst-par, der dækker 8 understøttede sprog. Efteruddannelsesdataene inkluderer omkring 100 millioner omhyggeligt kurerede tale- og lyd-SFT-prøver, der dækker opgaver som ASR, AST, SQA, SQQA, SSUM og AU.

Relaterede emner:Bedste 3 AI Music Generation-modeller fra 2025

Optimal implementering og kompatibilitet

Phi-4-Mini er optimeret til kompatibilitet på tværs af platforme, der letter implementering i forskellige computermiljøer:

ONNXRuntime optimering: Sikrer, at modellen yder effektivt i indstillinger med lav pris, lav latens, og understøtter bred applikation på tværs af platforme.
Ressourcebegrænsede miljøer: Dens lette natur gør Phi-4-Mini velegnet til edge computing-implementeringer, hvor ressourcerne er begrænsede, hvilket maksimerer driftseffektiviteten uden at gå på kompromis med mulighederne.

Træningsfilosofi og dataudnyttelse

Uddannelsesprocessen for Phi-4-Mini er streng og fokuserer på forskellige datasæt af høj kvalitet for at styrke dets ræsonnement og logisk håndtering muligheder:

Screenede træningsdata: Inkorporerer syntetiske og målrettede datasæt for at forfine dens matematiske og programmeringsmæssige opgaveydelse.
Tilpasning og præcision: Træningsstrategien lægger vægt på datakvalitet og mangfoldighed, og forbereder modellen til komplekse ræsonnementopgaver på tværs af forskellige applikationer.

Real-World Use Cases

Phi-4-Mini tilbyder brede applikationer i adskillige scenarier, hvilket viser dens tilpasningsevne og anvendelighed:

Intelligente svarsystemer: Fungerer usædvanligt godt i komplekse spørgsmål-svar-opgaver og giver præcise og hurtige svar, der er egnede til kundeserviceapplikationer.
Programmeringshjælp: Tilbyder udviklere kraftfulde værktøjer til kodegenerering og -test, hvilket forbedrer produktiviteten og workfloweffektiviteten.
Flersprogede kapaciteter: Understøtter oversættelse og behandling på tværs af flere sprog, hvilket gør den ideel til globale sprogtjenester og tværkulturelle applikationer.
Edge Computing og implementering: Phi-4-Mini er optimeret til implementering af bærbare enheder og trives i edge computing-scenarier, hvor effektiv behandling er altafgørende.

konklusion:

Phi-4-Mini repræsenterer med sit innovative design og enestående ydeevne i tekstbehandlingsopgaver et betydeligt fremskridt inden for småsprogsmodelteknologi. Denne model giver udviklere og AI-brugere et højeffektivt værktøj, der er i stand til at administrere omfattende og forskelligartede applikationer uden at kræve betydelige beregningsressourcer. Efterhånden som Microsofts Phi-4-serie skrider frem, sikrer Phi-4-Minis tilpasningsevne og integrationsevner dens fortsatte relevans og anvendelighed i udviklende AI-landskaber, der i sidste ende tjener som en central ressource for fremtidige udviklinger inden for kunstig intelligens.

Sådan kalder du denne Phi-4-Mini API fra CometAPI

1.Log på til cometapi.com. Hvis du ikke er vores bruger endnu, bedes du registrere dig først

2.Få adgangslegitimations-API-nøglen af grænsefladen. Klik på "Tilføj token" ved API-tokenet i det personlige center, få token-nøglen: sk-xxxxx og send.

Hent webadressen til dette websted: https://api.cometapi.com/
Vælg Phi-4-Mini-slutpunktet for at sende API-anmodningen og indstil anmodningens brødtekst. Anmodningsmetoden og anmodningsorganet er hentet fra vores hjemmeside API dok. Vores hjemmeside giver også Apifox-test for din bekvemmelighed.
Bearbejd API-svaret for at få det genererede svar. Efter at have sendt API-anmodningen, vil du modtage et JSON-objekt, der indeholder den genererede fuldførelse.