Phi-4-mini API

Phi-4-Mini API білдіреді MicrosoftPhi-4 сериясындағы шағын тіл үлгілеріндегі ең соңғы инновация, ең алдымен назар аударады мәтіндік тапсырмалар. 3.8 миллиард параметрі бар ықшам құрылымы бар Phi-4-Mini тығыз декодерлерге ғана арналған Transformer архитектурасының арқасында жылдамдық пен тиімділікте ерекшеленеді.

Phi-4-mini API

Phi-4-Mini негізгі сипаттамалары

The Phi-4-Mini үлгісі сияқты әртүрлі тапсырмаларды орындау қабілетімен ерекшеленеді мәтінді дәлелдеу, математикалық есептеулер, бағдарламалау, және функция шақырулары. Салыстырмалы түрде шағын өлшеміне қарамастан, Phi-4-Mini осы салалардағы үлкенірек тіл үлгілерімен бәсекелеседі және көбінесе олардан асып түседі:

Мәтінді дәлелдеу: Ол логикалық өңдеуді қажет ететін тапсырмаларда жақсы орындалады, айтарлықтай үлкенірек параметрлері бар үлгілерге ұқсас өнімділікті ұсынады.
Ұзын мәтіндерге жан-жақты қолдау: 128 мың таңбалауышқа дейінгі реттіліктерді өңдеуге қабілетті Phi-4-Mini ауқымды мәтінді тиімді өңдеуге өте ыңғайлы.
Масштабталатын функцияларды біріктіру: Phi-4-Mini функциясын шақыру мүмкіндіктері сыртқы құралдармен, API интерфейстерімен және деректер көздерімен үздіксіз біріктіруге мүмкіндік береді, қолданба сценарийлерінде оның әмбебаптығын арттырады.

Phi-4-Mini артындағы техникалық принциптер

Phi-4-Mini архитектурасы тиімділік пен бейімделуді арттыруға бағытталған күрделі техникалық дизайнға негізделген:

Трансформаторлар архитектурасы: Модель мәтін тізбегіндегі ұзақ мерзімді тәуелділіктерді тиімді басқару үшін өзіне-өзі назар аудару механизмдерін пайдалана отырып, тек декодерлерге арналған Transformer құрылымына құрылған.
Топтастырылған-Сұрау назар аудару: Бұл механизм параллельді өңдеу үшін үлгінің мүмкіндігін арттыра отырып, топтастырылған топтамалардағы сұрауларды өңдеу арқылы есептеу тиімділігін арттырады.
Ортақ кірістіру стратегиясы: Кіріс және шығыс ендірулерді ортақ пайдалану арқылы Phi-4-Mini параметр жүктемесін азайтып, тапсырманың бейімделуін және жұмыс тиімділігін арттырады.

Бұл сәулеттік таңдаулар Phi-4-Mini-ді жақсырақ болу үшін бейімдейді табиғи тілді ұрпақ әртүрлі пайдалану жағдайларында жоғары өнімділікті сақтай отырып.

Деректер және оқыту мәліметтері

Тіл үйрету деректері

Phi-4-Mini үшін оқу деректері жоғары сапалы негіздемеге бай мәтіндік деректерді, әсіресе бағдарламалау тапсырмаларының өнімділігін арттыру үшін мұқият өңделген код деректер жиынын қамтиды. Деректердің жоғары сапасы мен әртүрлілігін қамтамасыз ету үшін жаттығу алдындағы деректер сүзгілермен және деректерді араластыру стратегияларымен жақсартылады. Нақтырақ айтқанда, дайындық алдындағы деректерге Phi-5-Mini-ге қарағанда үлкенірек және сапалырақ 3.5 триллион таңбалауыш корпусы кіреді.

Vision-Language Training Data

Phi-4-Multimodal бағдарламасының дайындыққа дейінгі кезеңі бай кескін-мәтіндік деректер жиынын қамтиды, оның ішінде аралық сурет-мәтіндік құжаттар, кескін-мәтін жұптары, кескінді локализациялау деректері және т.б.. Алдын ала оқыту процесі визуалды және мәтіндік элементтерді біріктіретін 0.5 триллион таңбалауышты қамтиды. Бақыланатын дәл реттеу (SFT) фазасы табиғи кескінді түсіну, диаграмма, кесте мен диаграмманы дәлелдеу, PowerPoint талдауы, OCR, көп кескінді салыстыру, бейнені қорытындылау және үлгі қауіпсіздігі сияқты тапсырмаларды қамтитын жалпыға ортақ мультимодальды нұсқаулармен реттелген деректер жиынын және ауқымды ішкі мультимодальды нұсқаулармен реттелген деректер жинағын пайдаланады.

Көрнекі-сөйлеу жаттығуларының деректері

Phi-4-Multimodal бір кадрлы және көп кадрлы сценарийлерді қамтитын визуалды-сөйлеу деректері бойынша оқытылды. Деректердің жоғары сапасы ішкі мәтіннен дыбысқа (TTS) қозғалтқышы арқылы пайдаланушы сұрауларын мәтіннен дыбысқа түрлендіру арқылы қамтамасыз етілді. Атап айтқанда, зерттеушілер дыбысты транскрипциялау және түпнұсқа мәтін мен транскрипция арасындағы сөз қателерінің жылдамдығын (WER) есептеу үшін ішкі ASR үлгісін пайдаланды, ал соңғы көрнекі-сөйлеу деректерінің сапасы WER сүзгісі арқылы қамтамасыз етілді.

Сөйлеу және дыбыс жаттығуларының деректері

Сөйлеу/аудио мүмкіндіктеріне арналған жаттығу деректері сөзді автоматты түрде тану (ASR) транскрипциясы деректерін және сөйлеуді автоматты түрде аудару (AST), сөйлеу сұрақтарына жауап беру (SQA), сөзді қорытындылау (SSUM) және дыбысты түсіну (AU) сияқты әртүрлі тапсырмаларды қамтитын жаттығудан кейінгі деректерді қамтиды. Жаттығу алдындағы деректерге 2 қолдау көрсетілетін тілді қамтитын 8 миллион сағатқа жуық анонимді ішкі сөйлеу-мәтін жұптары кіреді. Тренингтен кейінгі деректер ASR, AST, SQA, SQQA, SSUM және AU сияқты тапсырмаларды қамтитын 100 миллионға жуық мұқият таңдалған сөйлеу және аудио SFT үлгілерін қамтиды.

Қатысты тақырыптар:3 жылғы AI музыкасын жасаудың ең жақсы 2025 моделі

Оңтайлы орналастыру және үйлесімділік

Phi-4-Mini үшін оңтайландырылған кросс-платформалық үйлесімділік, әртүрлі есептеу орталарында орналастыруды жеңілдету:

ONNXRuntime оңтайландыру: Модельдің кең көлемді кросс-платформалық қолданбаны қолдайтын, арзан, кідіріссіз параметрлерде тиімді жұмыс істеуін қамтамасыз етеді.
Ресурстар шектелген орталар: Оның жеңіл табиғаты Phi-4-Mini мүмкіндіктерін төмендетпестен операциялық тиімділікті барынша арттыра отырып, ресурстар шектеулі жерлерде шеткі есептеулерді қолдану үшін қолайлы етеді.

Тренинг философиясы және деректерді пайдалану

Phi-4-Mini оқыту процесі қатаң, оның сапасын арттыру үшін жоғары сапалы, әртүрлі деректер жиынына назар аударады. Дәлелдеу және логикалық өңдеу мүмкіндіктері:

Экрандалған оқу деректері: Математикалық және бағдарламалау тапсырмасының өнімділігін нақтылау үшін синтетикалық және мақсатты деректер жиынын біріктіреді.
Бейімделу және дәлдік: Оқыту стратегиясы деректер сапасы мен әртүрлілігіне баса назар аударады, әртүрлі қолданбалардағы күрделі дәлелдеу тапсырмалары үшін үлгіні дайындайды.

Нақты әлемдегі қолдану жағдайлары

Phi-4-Mini көптеген сценарийлерде кең қолданбаларды ұсынады, оның бейімделуі мен пайдалылығын көрсетеді:

Интеллектуалды жауап беру жүйелері: Күрделі сұрақ-жауап тапсырмаларын өте жақсы орындайды, тұтынушыларға қызмет көрсету қолданбаларына сәйкес дәл және жылдам жауап береді.
Бағдарламалық көмек: Өнімділік пен жұмыс үрдісінің тиімділігін арттыра отырып, әзірлеушілерге код жасау және тестілеу үшін қуатты құралдарды ұсынады.
Көптілділік мүмкіндіктері: Бірнеше тілде аударуды және өңдеуді қолдайды, бұл оны ғаламдық тіл қызметтері мен мәдениетаралық қолданбалар үшін тамаша етеді.
Edge Computing және орналастыру: Портативті құрылғыны орналастыру үшін оңтайландырылған Phi-4-Mini тиімді өңдеу маңызды болып табылатын шеткі есептеу сценарийлерінде жақсы жұмыс істейді.

Қорытынды:

Phi-4-Mini өзінің инновациялық дизайнымен және мәтінді өңдеу тапсырмаларындағы ерекше өнімділігімен шағын тіл үлгісінің технологиясында айтарлықтай ілгерілеушілікті білдіреді. Бұл модель әзірлеушілер мен AI пайдаланушыларына айтарлықтай есептеу ресурстарын қажет етпей-ақ ауқымды және әртүрлі қолданбаларды басқаруға қабілетті жоғары тиімді құралды ұсынады. Майкрософттың Phi-4 сериясы дамып келе жатқанда, Phi-4-Mini бейімделгіштігі мен интеграциялық мүмкіндіктері оның дамып келе жатқан AI ландшафтарындағы өзектілігі мен пайдалылығын қамтамасыз етеді, сайып келгенде, жасанды интеллекттегі болашақ әзірлемелер үшін негізгі ресурс ретінде қызмет етеді.

Бұл Phi-4-Mini API интерфейсін CometAPI арқылы қалай шақыруға болады

1.Кіру cometapi.com сайтына. Егер сіз әлі біздің пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз

2.Кіру тіркелгі деректерінің API кілтін алыңыз интерфейсінің. Жеке орталықтағы API токеніндегі «Токенді қосу» түймесін басыңыз, таңбалауыш кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.

Осы сайттың URL мекенжайын алыңыз: https://api.cometapi.com/
API сұрауын жіберу және сұрау мәтінін орнату үшін Phi-4-Mini соңғы нүктесін таңдаңыз. Сұрау әдісі мен сұрау органы мына жерден алынады веб-сайтымыздың API құжаты. Біздің веб-сайт сізге ыңғайлы болу үшін Apifox тестін ұсынады.
Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз. API сұрауын жібергеннен кейін сіз жасалған аяқтауды қамтитын JSON нысанын аласыз.