Interfejs API Phi-4-mini

API Phi-4-Mini reprezentuje MicrosoftNajnowsza innowacja firmy w zakresie małych modeli językowych w serii Phi-4, skupiająca się przede wszystkim na zadania tekstoweDzięki kompaktowej konstrukcji mieszczącej 3.8 miliarda parametrów, Phi-4-Mini wyróżnia się szybkością i wydajnością dzięki gęstej architekturze Transformer, zawierającej wyłącznie dekoder.

Kluczowe cechy Phi-4-Mini

Model Phi-4-Mini wyróżnia się zdolnością do wykonywania różnorodnych zadań, takich jak: rozumowanie tekstowe, obliczenia matematyczne, programowaniei wywołania funkcji. Pomimo stosunkowo niewielkich rozmiarów, Phi-4-Mini konkuruje z większymi modelami językowymi, a często je przewyższa, w następujących obszarach:

Rozumowanie tekstowe:Doskonale sprawdza się w zadaniach wymagających przetwarzania logicznego, oferując wydajność porównywalną z modelami o znacznie większych parametrach.
Kompleksowe wsparcie dla długich tekstów:Phi-128-Mini jest w stanie przetwarzać sekwencje składające się z maksymalnie 4 tys. tokenów, dzięki czemu idealnie nadaje się do wydajnej obsługi obszernych tekstów.
Skalowalna integracja funkcjiMożliwości wywoływania funkcji Phi-4-Mini pozwalają na bezproblemową integrację z zewnętrznymi narzędziami, interfejsami API i źródłami danych, co zwiększa jego wszechstronność w różnych scenariuszach zastosowań.

Zasady techniczne Phi-4-Mini

Architektura Phi-4-Mini opiera się na wyrafinowanym projekcie technicznym mającym na celu maksymalizację wydajności i możliwości adaptacji:

Architektura transformatoraModel zbudowano w oparciu o dekoder Transformer, wykorzystując mechanizmy samouwagi do efektywnego zarządzania długoterminowymi zależnościami w sekwencjach tekstowych.
Uwaga dotycząca zapytania grupowego:Mechanizm ten zwiększa wydajność obliczeniową poprzez przetwarzanie zapytań w zgrupowanych partiach, zwiększając tym samym możliwości modelu w zakresie przetwarzania równoległego.
Współdzielona strategia osadzania:Dzięki współdzieleniu osadzenia wejściowego i wyjściowego Phi-4-Mini zmniejsza obciążenie parametrami, zwiększając adaptowalność zadań i wydajność operacyjną.

Te wybory architektoniczne sprawiają, że Phi-4-Mini doskonale sprawdza się w generowanie języka naturalnego przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności w różnych przypadkach użycia.

Szczegóły danych i szkoleń

Dane dotyczące szkolenia językowego

Dane treningowe dla Phi-4-Mini obejmują wysokiej jakości dane tekstowe bogate w rozumowanie, szczególnie starannie wyselekcjonowane zestawy danych kodowych w celu zwiększenia wydajności zadań programistycznych. Dane przedtreningowe są ulepszane za pomocą filtrów i strategii mieszania danych w celu zapewnienia wysokiej jakości i różnorodności danych. W szczególności dane przedtreningowe obejmują korpus 5 bilionów tokenów, który jest większy i lepszej jakości niż Phi-3.5-Mini.

Dane dotyczące treningu widzenia i języka

Faza wstępnego treningu Phi-4-Multimodal obejmuje bogate zestawy danych obraz-tekst, w tym przeplatane dokumenty obraz-tekst, pary obraz-tekst, dane lokalizacji obrazu itd. Proces wstępnego treningu obejmuje 0.5 biliona tokenów, łącząc elementy wizualne i tekstowe. Faza nadzorowanego dostrajania (SFT) wykorzystuje publiczny multimodalny zestaw danych dostrojony do instrukcji oraz duży wewnętrzny multimodalny zestaw danych dostrojony do instrukcji, obejmujący zadania takie jak naturalne rozumienie obrazu, rozumowanie wykresów, tabel i diagramów, analiza PowerPoint, OCR, porównywanie wielu obrazów, podsumowanie wideo i bezpieczeństwo modelu.

Dane treningowe dotyczące mowy wizualnej

Phi-4-Multimodal został wytrenowany na danych wizualno-mowy, obejmujących zarówno scenariusze jedno-, jak i wieloklatkowe. Wysoka jakość danych została zapewniona poprzez konwersję zapytań użytkowników z tekstu na dźwięk za pomocą wewnętrznego silnika tekst-mowa (TTS). W szczególności badacze użyli wewnętrznego modelu ASR do transkrypcji dźwięku i obliczenia współczynnika błędów słów (WER) między oryginalnym tekstem a transkrypcją, a jakość końcowych danych wizualno-mowy została zapewniona poprzez filtrowanie WER.

Dane treningowe dotyczące mowy i dźwięku

Dane treningowe dla funkcji mowy/audio obejmują dane transkrypcji automatycznego rozpoznawania mowy (ASR) i dane po treningu, obejmujące szereg zadań, takich jak automatyczne tłumaczenie mowy (AST), odpowiadanie na pytania za pomocą mowy (SQA), podsumowywanie mowy (SSUM) i rozumienie dźwięku (AU). Dane przedtreningowe obejmują około 2 milionów godzin zanonimizowanych wewnętrznych par mowa-tekst, obejmujących 8 obsługiwanych języków. Dane potreningowe obejmują około 100 milionów starannie wyselekcjonowanych próbek mowy i dźwięku SFT, obejmujących zadania takie jak ASR, AST, SQA, SQQA, SSUM i AU.

Tematy pokrewne:3 najlepsze modele generowania muzyki AI w 2025 r.

Optymalne wdrożenie i kompatybilność

Phi-4-Mini jest zoptymalizowany pod kątem kompatybilność między platformamiułatwiając wdrażanie w różnych środowiskach obliczeniowych:

ONNXOptymalizacja środowiska wykonawczego:Gwarantuje, że model będzie działał wydajnie w środowiskach o niskich kosztach i niskich opóźnieniach, obsługując szerokie zastosowania wieloplatformowe.
Środowiska o ograniczonych zasobach:Dzięki swojej niewielkiej wadze Phi-4-Mini nadaje się do wdrożeń przetwarzania brzegowego, w których zasoby są ograniczone, maksymalizując wydajność operacyjną bez uszczerbku dla możliwości.

Filozofia szkolenia i wykorzystanie danych

Proces szkolenia Phi-4-Mini jest rygorystyczny i koncentruje się na wysokiej jakości, zróżnicowanych zestawach danych, aby wzmocnić jego rozumowanie oraz obsługa logiczna możliwości:

Przesiane dane szkoleniowe:Łączy syntetyczne i ukierunkowane zbiory danych w celu udoskonalenia wydajności zadań matematycznych i programistycznych.
Adaptacja i precyzja:Strategia szkoleniowa kładzie nacisk na jakość i różnorodność danych, przygotowując model do złożonych zadań wymagających rozumowania w różnych aplikacjach.

Rzeczywiste przypadki użycia

Phi-4-Mini oferuje szerokie zastosowanie w licznych scenariuszach, co dowodzi jego wszechstronności i użyteczności:

Inteligentne systemy odpowiedzi:Wyjątkowo dobrze radzi sobie ze złożonymi zadaniami polegającymi na udzielaniu odpowiedzi na pytania, udzielając dokładnych i szybkich odpowiedzi, odpowiednich do zastosowań w obsłudze klienta.
Pomoc w programowaniu: Oferuje programistom wydajne narzędzia do generowania kodu i testowania, zwiększające produktywność i efektywność przepływu pracy.
Możliwości wielojęzyczne:Obsługuje tłumaczenia i przetwarzanie w wielu językach, dzięki czemu idealnie nadaje się do globalnych usług językowych i zastosowań międzykulturowych.
Edge Computing i wdrażanie:Zoptymalizowany pod kątem urządzeń przenośnych, Phi-4-Mini sprawdza się doskonale w zastosowaniach brzegowych, w których wydajność przetwarzania ma kluczowe znaczenie.

Wnioski:

Phi-4-Mini, dzięki innowacyjnej konstrukcji i wyjątkowej wydajności w zadaniach przetwarzania tekstu, stanowi znaczący postęp w technologii małych modeli językowych. Ten model zapewnia programistom i użytkownikom AI narzędzie o wysokiej wydajności, które jest w stanie zarządzać rozległymi i różnorodnymi aplikacjami bez konieczności stosowania znacznych zasobów obliczeniowych. W miarę rozwoju serii Phi-4 firmy Microsoft, możliwości adaptacji i integracji Phi-4-Mini zapewniają jego ciągłą trafność i użyteczność w ewoluujących krajobrazach AI, ostatecznie służąc jako kluczowy zasób dla przyszłych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Jak wywołać ten interfejs API Phi-4-Mini z CometAPI

1.Zaloguj Się do cometapi.com. Jeśli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw

2.Uzyskaj klucz API danych uwierzytelniających dostęp interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.

Uzyskaj adres URL tej witryny: https://api.cometapi.com/
Wybierz punkt końcowy Phi-4-Mini, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są uzyskiwane z dokumentacja API naszej witryny internetowej. Nasza strona internetowa udostępnia również test Apifox dla Twojej wygody.
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po wysłaniu żądania API otrzymasz obiekt JSON zawierający wygenerowane uzupełnienie.