API Phi-4-mini

La API Phi-4-Mini representa MicrosoftLa última innovación en modelos de lenguaje pequeños dentro de la serie Phi-4, centrándose principalmente en tareas de textoCon un marco compacto que alberga 3.8 millones de parámetros, Phi-4-Mini destaca por su velocidad y eficiencia gracias a su densa arquitectura Transformer de solo decodificador.

Características clave de Phi-4-Mini

El elemento Modelo Phi-4-Mini Es notable por su capacidad para realizar una variedad de tareas como razonamiento textual, calculos matematicos, programacióny llamadas a funciones. A pesar de su tamaño relativamente pequeño, Phi-4-Mini compite con, y a menudo supera, modelos de lenguaje más grandes en estas áreas:

• Razonamiento de texto:Se destaca en tareas que requieren procesamiento lógico, ofreciendo un rendimiento similar a modelos con parámetros sustancialmente más grandes.
• Soporte completo para textos largosCapaz de procesar secuencias de hasta 128K tokens, Phi-4-Mini es ideal para manejar texto extenso de manera eficiente.
• Integración de funciones escalables:Las capacidades de llamada de funciones de Phi-4-Mini permiten una integración perfecta con herramientas externas, API y fuentes de datos, lo que mejora su versatilidad en escenarios de aplicación.

Principios técnicos detrás de Phi-4-Mini

La arquitectura de Phi-4-Mini se basa en un diseño técnico sofisticado destinado a maximizar la eficiencia y la adaptabilidad:

• Arquitectura del transformador:El modelo está construido sobre un marco Transformer basado únicamente en decodificador, que utiliza mecanismos de autoatención para gestionar de manera eficaz las dependencias a largo plazo dentro de las secuencias de texto.
• Atención de consultas agrupadas:Este mecanismo mejora la eficiencia computacional al procesar consultas en lotes agrupados, reforzando la capacidad del modelo para el procesamiento paralelo.
• Estrategia de incrustación compartidaAl compartir incrustaciones de entrada y salida, Phi-4-Mini reduce la carga de parámetros, mejorando la adaptabilidad de la tarea y la eficiencia operativa.

Estas decisiones arquitectónicas adaptan a Phi-4-Mini para sobresalir en natural language generation manteniendo al mismo tiempo un alto rendimiento en diversos casos de uso.

Detalles de datos y entrenamiento

Datos de formación lingüística

Los datos de entrenamiento de Phi-4-Mini incluyen datos de texto de alta calidad y con gran capacidad de razonamiento, especialmente conjuntos de datos de código cuidadosamente seleccionados para optimizar el rendimiento de las tareas de programación. Los datos de preentrenamiento se mejoran con filtros y estrategias de mezcla de datos para garantizar su alta calidad y diversidad. En concreto, los datos de preentrenamiento incluyen un corpus de 5 billones de tokens, mayor y de mayor calidad que el de Phi-3.5-Mini.

Datos de entrenamiento de visión y lenguaje

La fase de preentrenamiento de Phi-4-Multimodal implica conjuntos de datos de imagen-texto enriquecidos, incluyendo documentos de imagen-texto intercalados, pares de imagen-texto, datos de localización de imágenes, etc. El proceso de preentrenamiento involucra 0.5 billones de tokens, que combinan elementos visuales y textuales. La fase de ajuste fino supervisado (SFT) utiliza un conjunto de datos multimodal público, ajustado por instrucciones, y un conjunto de datos multimodal interno a gran escala, ajustado por instrucciones, que abarca tareas como la comprensión natural de imágenes, el razonamiento de gráficos, tablas y diagramas, el análisis de PowerPoint, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la comparación de múltiples imágenes, el resumen de vídeos y la seguridad de modelos.

Datos de entrenamiento visual-hablante

Phi-4-Multimodal se entrenó con datos de visohabla, abarcando escenarios de un solo fotograma y de varios fotogramas. La alta calidad de los datos se garantizó mediante la conversión de las consultas de los usuarios de texto a audio mediante un motor interno de conversión de texto a voz (TTS). En concreto, los investigadores utilizaron un modelo interno de ASR para transcribir el audio y calcular la tasa de error de palabras (WER) entre el texto original y la transcripción. La calidad de los datos visohabla finales se garantizó mediante el filtrado WER.

Datos de entrenamiento de voz y audio

Los datos de entrenamiento para las funciones de voz/audio incluyen datos de transcripción de reconocimiento automático de voz (ASR) y datos posteriores al entrenamiento, que abarcan diversas tareas como traducción automática de voz (AST), respuesta a preguntas de voz (SQA), resumen de voz (SSUM) y comprensión de audio (AU). Los datos previos al entrenamiento incluyen aproximadamente 2 millones de horas de pares de voz-texto internos anonimizados, que abarcan 8 idiomas compatibles. Los datos posteriores al entrenamiento incluyen aproximadamente 100 millones de muestras de SFT de voz y audio cuidadosamente seleccionadas, que abarcan tareas como ASR, AST, SQA, SQQA, SSUM y AU.

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Implementación y compatibilidad óptimas

Phi-4-Mini está optimizado para compatibilidad multiplataforma, facilitando la implementación en diversos entornos informáticos:

• Optimización del tiempo de ejecución de ONNX:Garantiza que el modelo funcione de manera eficiente en configuraciones de bajo costo y baja latencia, admitiendo una amplia aplicación multiplataforma.
• Entornos con recursos limitadosSu naturaleza liviana hace que Phi-4-Mini sea adecuado para implementaciones de computación de borde donde los recursos son limitados, maximizando la eficiencia operativa sin comprometer las capacidades.

Filosofía de formación y utilización de datos

El proceso de capacitación de Phi-4-Mini es riguroso y se centra en conjuntos de datos diversos y de alta calidad para reforzar su razonamiento y manejo de la lógica capacidades:

• Datos de entrenamiento filtrados:Incorpora conjuntos de datos sintéticos y específicos para refinar el desempeño de sus tareas matemáticas y de programación.
• Adaptación y precisión:La estrategia de entrenamiento enfatiza la calidad y diversidad de los datos, preparando el modelo para tareas de razonamiento complejas en diversas aplicaciones.

Casos de uso del mundo real

Phi-4-Mini ofrece amplias aplicaciones en numerosos escenarios, demostrando su adaptabilidad y utilidad:

• Sistemas de respuestas inteligentes:Se desempeña excepcionalmente bien en tareas complejas de preguntas y respuestas, brindando respuestas precisas y rápidas adecuadas para aplicaciones de servicio al cliente.
• Asistencia de programación:Ofrece a los desarrolladores herramientas potentes para la generación y prueba de código, mejorando la productividad y la eficiencia del flujo de trabajo.
• Capacidades multilingües:Admite traducción y procesamiento en múltiples idiomas, lo que lo hace ideal para servicios lingüísticos globales y aplicaciones interculturales.
• Computación de borde e implementaciónOptimizado para la implementación de dispositivos portátiles, Phi-4-Mini prospera en escenarios de computación de borde donde el procesamiento eficiente es primordial.

Conclusión:

Phi-4-Mini, con su diseño innovador y rendimiento excepcional en tareas de procesamiento de texto, representa un avance significativo en la tecnología de modelos de lenguaje pequeños. Este modelo proporciona a desarrolladores y usuarios de IA una herramienta de alta eficiencia capaz de gestionar aplicaciones extensas y diversas sin consumir grandes recursos computacionales. A medida que la serie Phi-4 de Microsoft avanza, su adaptabilidad e integración garantizan su continua relevancia y utilidad en los cambiantes entornos de IA, convirtiéndose en un recurso fundamental para futuros desarrollos en inteligencia artificial.

Cómo llamar a esta API Phi-4-Mini desde CometAPI

1.Iniciar sesión a cometapi.com. Si aún no eres nuestro usuario, regístrate primero.

2.Obtener la clave API de credenciales de acceso De la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token de API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíela.

3. Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/

4. Seleccione el punto final Phi-4-Mini para enviar la solicitud de API y configure el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de nuestra documentación de la API del sitio webNuestro sitio web también ofrece la prueba Apifox para su comodidad.

5. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras enviar la solicitud a la API, recibirás un objeto JSON con la finalización generada.