API Phi-4-mini

L'API Phi-4-Mini représente MicrosoftLa dernière innovation de la série Phi-4 en matière de petits modèles de langage, axée principalement sur tâches textuellesAvec un cadre compact abritant 3.8 milliards de paramètres, Phi-4-Mini excelle en vitesse et en efficacité grâce à son architecture Transformer dense uniquement pour décodeur.

Caractéristiques principales du Phi-4-Mini

La Modèle Phi-4-Mini est remarquable par sa capacité à effectuer une variété de tâches telles que raisonnement textuel, calculs mathématiques, programmationet les appels de fonctions. Malgré sa taille relativement réduite, Phi-4-Mini rivalise avec des modèles de langage plus importants, et les surpasse souvent, dans les domaines suivants :

• Raisonnement textuel:Il excelle dans les tâches nécessitant un traitement logique, offrant des performances similaires à celles des modèles avec des paramètres nettement plus importants.
• Prise en charge complète des textes longs:Capable de traiter des séquences jusqu'à 128 4 jetons, Phi-XNUMX-Mini est idéal pour gérer efficacement du texte volumineux.
• Intégration de fonctions évolutives:Les capacités d'appel de fonctions de Phi-4-Mini permettent une intégration transparente avec des outils externes, des API et des sources de données, améliorant ainsi sa polyvalence dans les scénarios d'application.

Principes techniques du Phi-4-Mini

L'architecture du Phi-4-Mini repose sur une conception technique sophistiquée visant à maximiser l'efficacité et l'adaptabilité :

• Architecture de transformateur:Le modèle est construit sur un framework Transformer uniquement décodeur, utilisant des mécanismes d'auto-attention pour gérer efficacement les dépendances à long terme au sein des séquences de texte.
• Attention aux requêtes groupées:Ce mécanisme améliore l'efficacité du calcul en traitant les requêtes par lots groupés, renforçant ainsi la capacité du modèle à effectuer un traitement parallèle.
• Stratégie d'intégration partagée:En partageant les intégrations d'entrée et de sortie, Phi-4-Mini réduit la charge des paramètres, améliorant ainsi l'adaptabilité des tâches et l'efficacité opérationnelle.

Ces choix architecturaux permettent au Phi-4-Mini d'exceller dans génération de langage naturel tout en maintenant des performances élevées dans divers cas d'utilisation.

Données et détails de la formation

Données sur la formation linguistique

Les données d'entraînement de Phi-4-Mini comprennent des données textuelles de haute qualité, riches en raisonnement, et des jeux de données de code soigneusement sélectionnés pour optimiser les performances des tâches de programmation. Les données de pré-entraînement sont optimisées grâce à des filtres et des stratégies de mixage de données afin de garantir une qualité et une diversité élevées. Plus précisément, les données de pré-entraînement comprennent un corpus de 5 3.5 milliards de jetons, plus volumineux et de meilleure qualité que celui de Phi-XNUMX-Mini.

Données de formation vision-langage

La phase de pré-apprentissage de Phi-4-Multimodal implique des jeux de données image-texte riches, comprenant des documents image-texte entrelacés, des paires image-texte, des données de localisation d'images, etc. Le processus de pré-apprentissage implique 0.5 billion de jetons, combinant des éléments visuels et textuels. La phase de réglage fin supervisé (SFT) utilise un jeu de données multimodal public optimisé par des instructions et un jeu de données multimodal interne à grande échelle optimisé par des instructions, couvrant des tâches telles que la compréhension d'images naturelles, le raisonnement par graphiques, tableaux et diagrammes, l'analyse PowerPoint, l'OCR, la comparaison multi-images, la synthèse vidéo et la sécurité des modèles.

Données d'entraînement visuo-vocal

Le système Phi-4-Multimodal a été entraîné sur des données de parole visuelle, couvrant des scénarios à trame unique et à trames multiples. La haute qualité des données a été garantie par la conversion des requêtes utilisateur du texte en audio grâce à un moteur interne de synthèse vocale (TTS). Plus précisément, les chercheurs ont utilisé un modèle ASR interne pour transcrire l'audio et calculer le taux d'erreur de mots (WER) entre le texte original et la transcription. La qualité des données de parole visuelle finales a été assurée par un filtrage WER.

Données de formation vocale et audio

Les données d'entraînement pour les fonctionnalités vocales/audio comprennent des données de transcription de reconnaissance vocale automatique (RAP) et des données post-entraînement, couvrant diverses tâches telles que la traduction automatique de la parole (TAS), la réponse aux questions vocales (RQQ), le résumé vocal (RSS) et la compréhension audio (CA). Les données pré-entraînement comprennent environ 2 millions d'heures de paires texte-parole internes anonymisées, couvrant huit langues prises en charge. Les données post-entraînement comprennent environ 8 millions d'échantillons SFT vocaux et audio soigneusement sélectionnés, couvrant des tâches telles que la RAP, la RQQ, la RQQ, la RSS et la CA.

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Déploiement et compatibilité optimaux

Phi-4-Mini est optimisé pour compatibilité multiplateforme, facilitant le déploiement dans divers environnements informatiques :

• Optimisation d'exécution ONNX:Garantit que le modèle fonctionne efficacement dans des environnements à faible coût et à faible latence, prenant en charge une large application multiplateforme.
• Environnements aux ressources limitées: Sa nature légère rend le Phi-4-Mini adapté aux déploiements informatiques de pointe où les ressources sont limitées, maximisant l'efficacité opérationnelle sans compromettre les capacités.

Philosophie de la formation et utilisation des données

Le processus de formation de Phi-4-Mini est rigoureux et se concentre sur des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour renforcer ses raisonnement et gestion logique capacités:

• Données de formation filtrées:Incorpore des ensembles de données synthétiques et ciblés pour affiner ses performances en matière de tâches mathématiques et de programmation.
• Adaptation et précision:La stratégie de formation met l’accent sur la qualité et la diversité des données, préparant le modèle à des tâches de raisonnement complexes dans des applications variées.

Cas d'utilisation réels

Phi-4-Mini offre de larges applications dans de nombreux scénarios, démontrant son adaptabilité et son utilité :

• Systèmes de réponse intelligents:Excellent dans les tâches complexes de questions-réponses, fournissant des réponses précises et rapides adaptées aux applications de service client.
• Aide à la programmation:Offre aux développeurs des outils puissants pour la génération et les tests de code, améliorant ainsi la productivité et l'efficacité du flux de travail.
• Capacités multilingues: Prend en charge la traduction et le traitement dans plusieurs langues, ce qui le rend idéal pour les services linguistiques mondiaux et les applications interculturelles.
• Edge Computing et déploiement:Optimisé pour le déploiement d'appareils portables, le Phi-4-Mini s'épanouit dans les scénarios d'informatique de pointe où un traitement efficace est primordial.

Conclusion:

Phi-4-Mini, avec sa conception innovante et ses performances exceptionnelles en traitement de texte, représente une avancée significative dans la technologie des petits modèles de langage. Ce modèle offre aux développeurs et aux utilisateurs d'IA un outil performant, capable de gérer des applications vastes et diversifiées sans nécessiter de ressources de calcul importantes. À mesure que la série Phi-4 de Microsoft progresse, l'adaptabilité et les capacités d'intégration de Phi-4-Mini garantissent sa pertinence et son utilité continues dans un environnement d'IA en constante évolution, devenant ainsi une ressource essentielle pour les futurs développements de l'intelligence artificielle.

Comment appeler cette API Phi-4-Mini depuis CometAPI

1.Se connecter sur cometapi.com. Si vous n'êtes pas encore membre, veuillez d'abord vous inscrire.

2.Obtenir la clé API d'identification d'accès de l'interface. Cliquez sur « Ajouter un jeton » au niveau du jeton API dans l'espace personnel, récupérez la clé du jeton : sk-xxxxx et soumettez.

3. Obtenez l'URL de ce site : https://api.cometapi.com/

4. Sélectionnez le point de terminaison Phi-4-Mini pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont obtenus à partir de notre documentation API de site WebNotre site Web propose également le test Apifox pour votre commodité.

5. Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée. Après l'envoi de la requête API, vous recevrez un objet JSON contenant la complétion générée.