API Phi-4-mini

A API Phi-4-Mini representa MicrosoftA mais recente inovação da em pequenos modelos de linguagem dentro da série Phi-4, com foco principalmente em tarefas de texto. Com uma estrutura compacta que abriga 3.8 bilhões de parâmetros, o Phi-4-Mini se destaca em velocidade e eficiência graças à sua densa arquitetura Transformer, somente decodificadora.

Principais características do Phi-4-Mini

O Modelo Phi-4-Mini é notável por sua capacidade de executar uma variedade de tarefas, como raciocínio de texto, cálculos matemáticos, programação, e chamadas de função. Apesar de seu tamanho relativamente pequeno, Phi-4-Mini compete com — e frequentemente supera — modelos de linguagem maiores nessas áreas:

• Raciocínio de texto: Ele se destaca em tarefas que exigem processamento lógico, oferecendo desempenho semelhante ao de modelos com parâmetros substancialmente maiores.
• Suporte abrangente para textos longos: Capaz de processar sequências de até 128 mil tokens, o Phi-4-Mini é ideal para lidar com textos extensos de forma eficiente.
• Integração de funções escaláveis: Os recursos de chamada de função do Phi-4-Mini permitem integração perfeita com ferramentas externas, APIs e fontes de dados, aumentando sua versatilidade em cenários de aplicação.

Princípios técnicos por trás do Phi-4-Mini

A arquitetura do Phi-4-Mini é baseada em um design técnico sofisticado que visa maximizar a eficiência e a adaptabilidade:

• Arquitetura do Transformador:O modelo é construído em uma estrutura Transformer somente decodificadora, utilizando mecanismos de autoatenção para gerenciar efetivamente dependências de longo prazo em sequências de texto.
• Atenção de consulta agrupada: Este mecanismo melhora a eficiência computacional ao processar consultas em lotes agrupados, reforçando a capacidade do modelo para processamento paralelo.
• Estratégia de incorporação compartilhada: Ao compartilhar incorporações de entrada e saída, o Phi-4-Mini reduz a carga de parâmetros, melhorando a adaptabilidade de tarefas e a eficiência operacional.

Essas escolhas arquitetônicas adaptam o Phi-4-Mini para se destacar em geração de linguagem natural mantendo alto desempenho em diversos casos de uso.

Detalhes de dados e treinamento

Dados de treinamento de idiomas

Os dados de treinamento para Phi-4-Mini incluem dados de texto rico em raciocínio de alta qualidade, especialmente conjuntos de dados de código cuidadosamente selecionados para aprimorar o desempenho de tarefas de programação. Os dados de pré-treinamento são aprimorados com filtros e estratégias de mistura de dados para garantir alta qualidade e diversidade dos dados. Especificamente, os dados de pré-treinamento incluem um corpus de 5 trilhões de tokens, que é maior e de qualidade superior ao Phi-3.5-Mini.

Dados de treinamento de visão e linguagem

A fase de pré-treinamento do Phi-4-Multimodal envolve conjuntos de dados de imagem-texto ricos, incluindo documentos de imagem-texto intercalados, pares de imagem-texto, dados de localização de imagem, etc. O processo de pré-treinamento envolve 0.5 trilhão de tokens, combinando elementos visuais e textuais. A fase de ajuste fino supervisionado (SFT) usa um conjunto de dados ajustado por instruções multimodais públicas e um conjunto de dados ajustado por instruções multimodais internas em larga escala, cobrindo tarefas como compreensão de imagem natural, raciocínio de gráfico, tabela e diagrama, análise de PowerPoint, OCR, comparação de várias imagens, resumo de vídeo e segurança de modelo.

Dados de treinamento visual-fala

O Phi-4-Multimodal foi treinado em dados visuais de fala, abrangendo cenários de quadro único e multiquadro. A alta qualidade dos dados foi garantida pela conversão de consultas de usuários de texto para áudio por meio de um mecanismo interno de conversão de texto em fala (TTS). Especificamente, os pesquisadores usaram um modelo ASR interno para transcrever o áudio e calcular a taxa de erro de palavra (WER) entre o texto original e a transcrição, e a qualidade dos dados visuais de fala finais foi garantida pela filtragem WER.

Dados de treinamento de fala e áudio

Os dados de treinamento para recursos de fala/áudio incluem dados de transcrição de reconhecimento automático de fala (ASR) e dados pós-treinamento, cobrindo uma variedade de tarefas, como tradução automática de fala (AST), resposta a perguntas de fala (SQA), sumarização de fala (SSUM) e compreensão de áudio (AU). Os dados pré-treinamento incluem cerca de 2 milhões de horas de pares de fala-texto internos anonimizados, cobrindo 8 idiomas suportados. Os dados pós-treinamento incluem cerca de 100 milhões de amostras SFT de fala e áudio cuidadosamente selecionadas, cobrindo tarefas como ASR, AST, SQA, SQQA, SSUM e AU.

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Implantação e compatibilidade ideais

Phi-4-Mini é otimizado para compatibilidade entre plataformas, facilitando a implantação em vários ambientes de computação:

• Otimização do tempo de execução ONNX: Garante que o modelo tenha um desempenho eficiente em configurações de baixo custo e baixa latência, oferecendo suporte a uma ampla aplicação multiplataforma.
• Ambientes com recursos limitados: Sua natureza leve torna o Phi-4-Mini adequado para implantações de computação de ponta onde os recursos são limitados, maximizando a eficiência operacional sem comprometer as capacidades.

Filosofia de treinamento e utilização de dados

O processo de treinamento do Phi-4-Mini é rigoroso, com foco em conjuntos de dados diversos e de alta qualidade para reforçar sua raciocínio e manipulação lógica capacidades:

• Dados de treinamento selecionados: Incorpora conjuntos de dados sintéticos e direcionados para refinar seu desempenho em tarefas matemáticas e de programação.
• Adaptação e Precisão:A estratégia de treinamento enfatiza a qualidade e a diversidade dos dados, preparando o modelo para tarefas complexas de raciocínio em diversas aplicações.

Casos de uso do mundo real

O Phi-4-Mini oferece amplas aplicações em vários cenários, demonstrando sua adaptabilidade e utilidade:

• Sistemas de Resposta Inteligentes: Tem um desempenho excepcionalmente bom em tarefas complexas de perguntas e respostas, fornecendo respostas precisas e rápidas, adequadas para aplicações de atendimento ao cliente.
• Assistência de programação: Oferece aos desenvolvedores ferramentas poderosas para geração e teste de código, melhorando a produtividade e a eficiência do fluxo de trabalho.
• Capacidades multilíngues: Suporta tradução e processamento em vários idiomas, o que o torna ideal para serviços de idiomas globais e aplicações multiculturais.
• Computação de Borda e Implantação: Otimizado para implantação em dispositivos portáteis, o Phi-4-Mini prospera em cenários de computação de ponta onde o processamento eficiente é fundamental.

Conclusão:

O Phi-4-Mini, com seu design inovador e desempenho excepcional em tarefas de processamento de texto, representa um avanço significativo na tecnologia de modelos de linguagem pequena. Este modelo fornece aos desenvolvedores e usuários de IA uma ferramenta de alta eficiência capaz de gerenciar aplicativos extensos e diversos sem exigir recursos computacionais substanciais. À medida que a série Phi-4 da Microsoft progride, as capacidades de adaptabilidade e integração do Phi-4-Mini asseguram sua relevância e utilidade contínuas em cenários de IA em evolução, servindo, em última análise, como um recurso essencial para desenvolvimentos futuros em inteligência artificial.

Como chamar esta API Phi-4-Mini da CometAPI

1.Entrar para cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro

2.Obtenha a chave da API de credencial de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token da API no centro pessoal, pegue a chave do token: sk-xxxxx e envie.

3. Obtenha a URL deste site: https://api.cometapi.com/

4. Selecione o endpoint Phi-4-Mini para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método de solicitação e o corpo da solicitação são obtidos de nosso site API doc. Nosso site também oferece o teste Apifox para sua conveniência.

5. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após enviar a solicitação da API, você receberá um objeto JSON contendo a conclusão gerada.