Phi-4-mini-API

Phi-4-Mini API steht für MicrosoftDie neueste Innovation von Phi-4 im Bereich kleiner Sprachmodelle konzentriert sich hauptsächlich auf Textaufgaben. Mit einem kompakten Framework, das 3.8 Milliarden Parameter beherbergt, zeichnet sich Phi-4-Mini dank seiner dichten Transformer-Architektur, die nur auf Decodern basiert, durch Geschwindigkeit und Effizienz aus.

Hauptmerkmale von Phi-4-Mini

Die Phi-4-Mini-Modell ist bemerkenswert für seine Fähigkeit, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen, wie zum Beispiel Textbegründung, mathematische Berechnungen, Programmierungund Funktionsaufrufe. Trotz seiner relativ geringen Größe konkurriert Phi-4-Mini mit größeren Sprachmodellen in diesen Bereichen und übertrifft diese oft:

• Textbegründung: Es eignet sich hervorragend für Aufgaben, die eine logische Verarbeitung erfordern, und bietet eine Leistung, die mit Modellen mit wesentlich größeren Parametern vergleichbar ist.
• Umfassende Unterstützung für lange Texte: Phi-128-Mini kann Sequenzen mit bis zu 4 Token verarbeiten und eignet sich ideal für die effiziente Handhabung umfangreicher Texte.
• Skalierbare Funktionsintegration: Die Funktionsaufruffunktionen von Phi-4-Mini ermöglichen eine nahtlose Integration mit externen Tools, APIs und Datenquellen und erhöhen so seine Vielseitigkeit in Anwendungsszenarien.

Technische Prinzipien hinter Phi-4-Mini

Die Architektur von Phi-4-Mini basiert auf einem ausgeklügelten technischen Design, das auf maximale Effizienz und Anpassungsfähigkeit abzielt:

• Transformator-Architektur: Das Modell basiert auf einem Transformer-Framework, das nur aus Decodern besteht und Self-Attention-Mechanismen nutzt, um langfristige Abhängigkeiten innerhalb von Textsequenzen effektiv zu verwalten.
• Achtung bei gruppierter Abfrage: Dieser Mechanismus verbessert die Rechenleistung durch die Verarbeitung von Abfragen in gruppierten Stapeln und stärkt so die Kapazität des Modells zur parallelen Verarbeitung.
• Gemeinsame Einbettungsstrategie: Durch die gemeinsame Nutzung von Eingabe- und Ausgabeeinbettungen reduziert Phi-4-Mini die Parameterlast und verbessert die Aufgabenanpassungsfähigkeit und die betriebliche Effizienz.

Diese architektonischen Entscheidungen machen Phi-4-Mini zu einem herausragenden Produkt in natürliche Sprachgenerierung bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer hohen Leistung in unterschiedlichen Anwendungsfällen.

Daten und Trainingsdetails

Sprachtrainingsdaten

Die Trainingsdaten für Phi-4-Mini umfassen hochwertige, logisch aufgebaute Textdaten, insbesondere sorgfältig kuratierte Code-Datensätze zur Verbesserung der Leistung von Programmieraufgaben. Die Vortrainingsdaten werden durch Filter und Datenmischungsstrategien optimiert, um eine hohe Qualität und Vielfalt der Daten zu gewährleisten. Die Vortrainingsdaten umfassen einen Korpus von 5 Billionen Token, der größer und qualitativ hochwertiger ist als der von Phi-3.5-Mini.

Vision-Language-Trainingsdaten

Die Vortrainingsphase von Phi-4-Multimodal umfasst umfangreiche Bild-Text-Datensätze, darunter verschachtelte Bild-Text-Dokumente, Bild-Text-Paare, Bildlokalisierungsdaten usw. Der Vortrainingsprozess umfasst 0.5 Billionen Token, die visuelle und textuelle Elemente kombinieren. Die überwachte Feinabstimmungsphase (SFT) verwendet einen öffentlichen, multimodalen, anweisungsoptimierten Datensatz und einen umfangreichen, internen, multimodalen, anweisungsoptimierten Datensatz und deckt Aufgaben wie natürliches Bildverständnis, Diagramm-, Tabellen- und Diagrammbetrachtung, PowerPoint-Analyse, OCR, Mehrfachbildvergleich, Videozusammenfassung und Modellsicherheit ab.

Visuelle Sprachtrainingsdaten

Phi-4-Multimodal wurde anhand visueller Sprachdaten trainiert und deckte sowohl Einzelbild- als auch Mehrbildszenarien ab. Die hohe Datenqualität wurde durch die Konvertierung von Benutzeranfragen von Text in Audio durch eine interne Text-to-Speech-Engine (TTS) sichergestellt. Die Forscher nutzten ein internes ASR-Modell, um die Audiodaten zu transkribieren und die Wortfehlerrate (WER) zwischen Originaltext und Transkription zu berechnen. Die Qualität der finalen visuellen Sprachdaten wurde durch WER-Filterung sichergestellt.

Sprach- und Audiotrainingsdaten

Die Trainingsdaten für Sprach-/Audiofunktionen umfassen Transkriptionsdaten zur automatischen Spracherkennung (ASR) und Daten nach dem Training. Sie decken verschiedene Aufgaben ab, wie z. B. automatische Sprachübersetzung (AST), Sprachbeantwortung (SQA), Redezusammenfassung (SSUM) und Audioverständnis (AU). Die Daten vor dem Training umfassen rund 2 Millionen Stunden anonymisierter interner Sprach-Text-Paare in acht unterstützten Sprachen. Die Daten nach dem Training umfassen rund 8 Millionen sorgfältig ausgewählte Sprach- und Audio-SFT-Beispiele für Aufgaben wie ASR, AST, SQA, SQQA, SSUM und AU.

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Optimale Bereitstellung und Kompatibilität

Phi-4-Mini ist optimiert für plattformübergreifende Kompatibilität, was die Bereitstellung in verschiedenen Computerumgebungen erleichtert:

• ONNXRuntime-Optimierung: Stellt sicher, dass das Modell in kostengünstigen Umgebungen mit geringer Latenz effizient funktioniert und eine breite plattformübergreifende Anwendung unterstützt.
• Ressourcenbeschränkte Umgebungen: Aufgrund seines geringen Gewichts eignet sich Phi-4-Mini für Edge-Computing-Bereitstellungen mit begrenzten Ressourcen und maximiert die Betriebseffizienz ohne Kompromisse bei den Funktionen.

Trainingsphilosophie und Datennutzung

Der Trainingsprozess von Phi-4-Mini ist rigoros und konzentriert sich auf hochwertige, vielfältige Datensätze, um seine Argumentation kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Logikverarbeitung Fähigkeiten:

• Geprüfte Trainingsdaten: Integriert synthetische und zielgerichtete Datensätze, um die Leistung bei mathematischen und Programmieraufgaben zu verbessern.
• Anpassung und Präzision: Die Trainingsstrategie legt den Schwerpunkt auf Datenqualität und -vielfalt und bereitet das Modell auf komplexe Denkaufgaben in unterschiedlichen Anwendungen vor.

Anwendungsfälle aus der Praxis

Phi-4-Mini bietet breite Anwendungsmöglichkeiten in zahlreichen Szenarien und stellt seine Anpassungsfähigkeit und Nützlichkeit unter Beweis:

• Intelligente Antwortsysteme: Erbringt außergewöhnlich gute Leistungen bei komplexen Frage-Antwort-Aufgaben und liefert präzise und schnelle Antworten, die für Kundendienstanwendungen geeignet sind.
• Programmierhilfe: Bietet Entwicklern leistungsstarke Tools zur Codegenerierung und zum Testen und steigert so die Produktivität und Arbeitsablaufeffizienz.
• Mehrsprachigkeit: Unterstützt die Übersetzung und Verarbeitung in mehreren Sprachen und ist daher ideal für globale Sprachdienste und interkulturelle Anwendungen.
• Edge Computing und Bereitstellung: Phi-4-Mini ist für den Einsatz auf tragbaren Geräten optimiert und eignet sich hervorragend für Edge-Computing-Szenarien, in denen eine effiziente Verarbeitung von größter Bedeutung ist.

Fazit:

Phi-4-Mini stellt mit seinem innovativen Design und seiner herausragenden Leistung bei Textverarbeitungsaufgaben einen bedeutenden Fortschritt in der Technologie kleiner Sprachmodelle dar. Dieses Modell bietet Entwicklern und KI-Anwendern ein hocheffizientes Tool, das umfangreiche und vielfältige Anwendungen ohne großen Rechenaufwand verwalten kann. Mit der Weiterentwicklung der Phi-4-Serie von Microsoft sichern die Anpassungsfähigkeit und Integrationsfähigkeit von Phi-4-Mini seine anhaltende Relevanz und seinen Nutzen in sich entwickelnden KI-Landschaften und dienen letztlich als zentrale Ressource für zukünftige Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

So rufen Sie diese Phi-4-Mini-API von CometAPI auf

1.Anmelden auf cometapi.com. Wenn Sie noch nicht unser Benutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst

2.Holen Sie sich den API-Schlüssel für die Zugangsdaten der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Center beim API-Token auf „Token hinzufügen“, holen Sie sich den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

3. Holen Sie sich die URL dieser Site: https://api.cometapi.com/

4. Wählen Sie den Phi-4-Mini-Endpunkt aus, um die API-Anfrage zu senden und den Anfragetext festzulegen. Die Anfragemethode und der Anfragetext werden von unser Website-API-Dokument. Unsere Website bietet zu Ihrer Bequemlichkeit auch einen Apifox-Test.

5. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach dem Senden der API-Anfrage erhalten Sie ein JSON-Objekt mit der generierten Vervollständigung.