API Phi-4-mini

L'API Phi-4-Mini rappresenta Microsoftl'ultima innovazione nei modelli di linguaggio di piccole dimensioni all'interno della serie Phi-4, focalizzata principalmente su compiti di testoCon un framework compatto che ospita 3.8 miliardi di parametri, Phi-4-Mini eccelle in velocità ed efficienza grazie alla sua architettura Transformer con decoder-only denso.

Caratteristiche principali di Phi-4-Mini

. Modello Phi-4-Mini è notevole per la sua capacità di svolgere una varietà di compiti come ragionamento testuale, calcoli matematici, programmazionee chiamate di funzione. Nonostante le sue dimensioni relativamente ridotte, Phi-4-Mini compete con, e spesso supera, modelli linguistici più grandi in queste aree:

• Ragionamento del testo: Eccelle nelle attività che richiedono elaborazione logica, offrendo prestazioni simili a modelli con parametri sostanzialmente più grandi.
• Supporto completo per testi lunghi: Capace di elaborare sequenze fino a 128K token, Phi-4-Mini è ideale per gestire in modo efficiente testi di grandi dimensioni.
• Integrazione di funzioni scalabili:Le capacità di chiamata delle funzioni di Phi-4-Mini consentono un'integrazione perfetta con strumenti esterni, API e fonti di dati, migliorandone la versatilità negli scenari applicativi.

Principi tecnici alla base di Phi-4-Mini

L'architettura di Phi-4-Mini si basa su una progettazione tecnica sofisticata volta a massimizzare l'efficienza e l'adattabilità:

• Architettura del trasformatore:Il modello è basato su un framework Transformer solo decodificatore, che utilizza meccanismi di auto-attenzione per gestire efficacemente le dipendenze a lungo termine all'interno delle sequenze di testo.
• Attenzione alle query raggruppate:Questo meccanismo migliora l'efficienza computazionale elaborando le query in batch raggruppati, rafforzando la capacità del modello di elaborazione parallela.
• Strategia di incorporamento condivisa:Condividendo gli incorporamenti di input e output, Phi-4-Mini riduce il carico di parametri, migliorando l'adattabilità delle attività e l'efficienza operativa.

Queste scelte architettoniche adattano Phi-4-Mini per eccellere in generazione del linguaggio naturale mantenendo al contempo elevate prestazioni in diversi casi d'uso.

Dati e dettagli di formazione

Dati di formazione linguistica

I dati di training per Phi-4-Mini includono dati di testo di alta qualità ricchi di ragionamento, in particolare set di dati di codice attentamente curati per migliorare le prestazioni delle attività di programmazione. I dati di pre-training sono migliorati con filtri e strategie di mixaggio dei dati per garantire alta qualità e diversità dei dati. In particolare, i dati di pre-training includono un corpus di 5 trilioni di token, che è più grande e di qualità superiore rispetto a Phi-3.5-Mini.

Dati di formazione sulla visione e il linguaggio

La fase di pre-addestramento di Phi-4-Multimodal coinvolge ricchi set di dati immagine-testo, inclusi documenti immagine-testo interlacciati, coppie immagine-testo, dati di localizzazione immagine, ecc. Il processo di pre-addestramento coinvolge 0.5 trilioni di token, che combinano elementi visivi e testuali. La fase di fine-tuning supervisionato (SFT) utilizza un set di dati pubblico multimodale regolato da istruzioni e un set di dati interno multimodale su larga scala regolato da istruzioni, che copre attività come comprensione naturale delle immagini, ragionamento su grafici, tabelle e diagrammi, analisi PowerPoint, OCR, confronto multi-immagine, riepilogo video e sicurezza del modello.

Dati di formazione visiva-vocale

Phi-4-Multimodal è stato addestrato su dati visivi-parlati, coprendo sia scenari a singolo fotogramma che multi-fotogramma. L'alta qualità dei dati è stata assicurata convertendo le query degli utenti da testo ad audio tramite un motore interno di conversione testo-parlato (TTS). Nello specifico, i ricercatori hanno utilizzato un modello ASR interno per trascrivere l'audio e calcolare il tasso di errore di parola (WER) tra il testo originale e la trascrizione, e la qualità dei dati visivi-parlati finali è stata assicurata tramite il filtraggio WER.

Dati di formazione vocale e audio

I dati di training per le funzionalità vocali/audio includono dati di trascrizione del riconoscimento vocale automatico (ASR) e dati post-training, che coprono una varietà di attività come la traduzione vocale automatica (AST), la risposta alle domande vocali (SQA), la sintesi vocale (SSUM) e la comprensione audio (AU). I dati pre-training includono circa 2 milioni di ore di coppie di testo vocale interne anonimizzate, che coprono 8 lingue supportate. I dati post-training includono circa 100 milioni di campioni SFT vocali e audio attentamente curati, che coprono attività come ASR, AST, SQA, SQQA, SSUM e AU.

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Distribuzione e compatibilità ottimali

Phi-4-Mini è ottimizzato per compatibilità multipiattaforma, facilitando l'implementazione in vari ambienti informatici:

• Ottimizzazione ONNXRuntime: Garantisce che il modello funzioni in modo efficiente in ambienti a basso costo e bassa latenza, supportando un'ampia applicazione multipiattaforma.
• Ambienti con risorse limitate:La sua natura leggera rende Phi-4-Mini adatto alle implementazioni di edge computing in cui le risorse sono limitate, massimizzando l'efficienza operativa senza comprometterne le capacità.

Filosofia della formazione e utilizzo dei dati

Il processo di formazione di Phi-4-Mini è rigoroso e si concentra su set di dati diversificati e di alta qualità per rafforzarne ragionamento e al gestione logica capacità:

• Dati di formazione selezionati: Incorpora set di dati sintetici e mirati per perfezionare le prestazioni delle sue attività matematiche e di programmazione.
• Adattamento e precisione:La strategia di formazione enfatizza la qualità e la diversità dei dati, preparando il modello per compiti di ragionamento complessi in diverse applicazioni.

Casi d'uso nel mondo reale

Phi-4-Mini offre ampie possibilità di applicazione in numerosi scenari, dimostrando la sua adattabilità e utilità:

• Sistemi di risposta intelligenti: Si comporta in modo eccezionale in compiti complessi di domande e risposte, fornendo risposte precise e rapide adatte alle applicazioni di assistenza clienti.
• Assistenza alla programmazione: Offre agli sviluppatori potenti strumenti per la generazione e il test del codice, migliorando la produttività e l'efficienza del flusso di lavoro.
• Capacità multilingue: Supporta la traduzione e l'elaborazione in più lingue, rendendolo ideale per servizi linguistici globali e applicazioni interculturali.
• Edge Computing e distribuzione: Ottimizzato per l'implementazione su dispositivi portatili, Phi-4-Mini dà il meglio di sé in scenari di edge computing in cui l'elaborazione efficiente è fondamentale.

Conclusione:

Phi-4-Mini, con il suo design innovativo e le prestazioni eccezionali nelle attività di elaborazione del testo, rappresenta un significativo progresso nella tecnologia dei modelli di linguaggio di piccole dimensioni. Questo modello fornisce agli sviluppatori e agli utenti di intelligenza artificiale uno strumento ad alta efficienza in grado di gestire applicazioni estese e diversificate senza richiedere risorse di elaborazione sostanziali. Con il progredire della serie Phi-4 di Microsoft, le capacità di adattabilità e integrazione di Phi-4-Mini assicurano la sua continua rilevanza e utilità nei paesaggi di intelligenza artificiale in evoluzione, fungendo in ultima analisi da risorsa fondamentale per i futuri sviluppi nell'intelligenza artificiale.

Come chiamare questa API Phi-4-Mini da CometAPI

1.Accesso su cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima

2.Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Fai clic su "Aggiungi token" nel token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

3. Ottieni l'URL di questo sito: https://api.cometapi.com/

4. Selezionare l'endpoint Phi-4-Mini per inviare la richiesta API e impostare il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono ottenuti da il nostro documento API del sito webPer vostra comodità, il nostro sito web fornisce anche il test Apifox.

5. Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata. Dopo aver inviato la richiesta API, riceverai un oggetto JSON contenente il completamento generato.