API Phi-4-mini

Phi-4-Mini API đại diện cho microsoftsự đổi mới mới nhất của trong các mô hình ngôn ngữ nhỏ trong loạt Phi-4, tập trung chủ yếu vào nhiệm vụ văn bản. Với một khung nhỏ gọn chứa 3.8 tỷ tham số, Phi-4-Mini vượt trội về tốc độ và hiệu quả nhờ kiến ​​trúc Transformer chỉ dành cho bộ giải mã dày đặc.

Đặc điểm chính của Phi-4-Mini

Mô hình Phi-4-Mini đáng chú ý vì khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau như lý luận văn bản, Tính toán toán học, lập trìnhvà các lệnh gọi hàm. Mặc dù có kích thước tương đối nhỏ, Phi-4-Mini vẫn cạnh tranh với—và thường vượt trội hơn—các mô hình ngôn ngữ lớn hơn trong các lĩnh vực này:

• Lý luận văn bản:Nó vượt trội trong các tác vụ đòi hỏi xử lý logic, mang lại hiệu suất tương tự như các mô hình có tham số lớn hơn đáng kể.
• Hỗ trợ toàn diện cho các văn bản dài: Có khả năng xử lý chuỗi lên đến 128K mã thông báo, Phi-4-Mini lý tưởng để xử lý hiệu quả khối lượng văn bản lớn.
• Tích hợp chức năng có thể mở rộng:Khả năng gọi hàm của Phi-4-Mini cho phép tích hợp liền mạch với các công cụ, API và nguồn dữ liệu bên ngoài, tăng cường tính linh hoạt của nó trong các tình huống ứng dụng.

Nguyên lý kỹ thuật đằng sau Phi-4-Mini

Kiến trúc của Phi-4-Mini dựa trên thiết kế kỹ thuật tinh vi nhằm tối đa hóa hiệu quả và khả năng thích ứng:

• Kiến trúc máy biến áp:Mô hình được xây dựng trên nền tảng Transformer chỉ dành cho bộ giải mã, sử dụng các cơ chế tự chú ý để quản lý hiệu quả các mối phụ thuộc dài hạn trong chuỗi văn bản.
• Chú ý truy vấn được nhóm:Cơ chế này cải thiện hiệu quả tính toán bằng cách xử lý các truy vấn theo từng đợt, tăng cường khả năng xử lý song song của mô hình.
• Chiến lược nhúng chia sẻ:Bằng cách chia sẻ nhúng đầu vào và đầu ra, Phi-4-Mini giảm tải tham số, tăng cường khả năng thích ứng của tác vụ và hiệu quả hoạt động.

Những lựa chọn kiến ​​trúc này giúp Phi-4-Mini trở nên xuất sắc hơn thế hệ ngôn ngữ tự nhiên trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Dữ liệu và Chi tiết Đào tạo

Dữ liệu đào tạo ngôn ngữ

Dữ liệu đào tạo cho Phi-4-Mini bao gồm dữ liệu văn bản giàu lý luận chất lượng cao, đặc biệt là các tập dữ liệu mã được tuyển chọn cẩn thận để nâng cao hiệu suất của các tác vụ lập trình. Dữ liệu đào tạo trước được cải thiện bằng các bộ lọc và chiến lược trộn dữ liệu để đảm bảo chất lượng cao và tính đa dạng của dữ liệu. Cụ thể, dữ liệu đào tạo trước bao gồm một tập dữ liệu gồm 5 nghìn tỷ mã thông báo, lớn hơn và chất lượng cao hơn Phi-3.5-Mini.

Dữ liệu đào tạo ngôn ngữ thị giác

Giai đoạn tiền đào tạo của Phi-4-Multimodal liên quan đến các tập dữ liệu hình ảnh-văn bản phong phú, bao gồm các tài liệu hình ảnh-văn bản xen kẽ, cặp hình ảnh-văn bản, dữ liệu định vị hình ảnh, v.v. Quá trình tiền đào tạo liên quan đến 0.5 nghìn tỷ mã thông báo, kết hợp các yếu tố trực quan và văn bản. Giai đoạn tinh chỉnh có giám sát (SFT) sử dụng một tập dữ liệu được điều chỉnh theo hướng dẫn đa phương thức công khai và một tập dữ liệu được điều chỉnh theo hướng dẫn đa phương thức nội bộ quy mô lớn, bao gồm các tác vụ như hiểu hình ảnh tự nhiên, lập luận biểu đồ, bảng và sơ đồ, phân tích PowerPoint, OCR, so sánh nhiều hình ảnh, tóm tắt video và bảo mật mô hình.

Dữ liệu đào tạo thị giác-nói

Phi-4-Multimodal được đào tạo trên dữ liệu giọng nói trực quan, bao gồm cả các tình huống khung đơn và khung đa. Chất lượng cao của dữ liệu được đảm bảo bằng cách chuyển đổi các truy vấn của người dùng từ văn bản sang âm thanh thông qua một công cụ chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) nội bộ. Cụ thể, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một mô hình ASR nội bộ để phiên âm âm thanh và tính toán tỷ lệ lỗi từ (WER) giữa văn bản gốc và bản phiên âm, và chất lượng của dữ liệu giọng nói trực quan cuối cùng được đảm bảo thông qua bộ lọc WER.

Dữ liệu đào tạo giọng nói và âm thanh

Dữ liệu đào tạo cho các tính năng giọng nói/âm thanh bao gồm dữ liệu phiên âm nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và dữ liệu sau đào tạo, bao gồm nhiều tác vụ khác nhau như dịch giọng nói tự động (AST), trả lời câu hỏi giọng nói (SQA), tóm tắt giọng nói (SSUM) và hiểu âm thanh (AU). Dữ liệu trước đào tạo bao gồm khoảng 2 triệu giờ cặp giọng nói-văn bản nội bộ ẩn danh, bao gồm 8 ngôn ngữ được hỗ trợ. Dữ liệu sau đào tạo bao gồm khoảng 100 triệu mẫu giọng nói và âm thanh SFT được tuyển chọn cẩn thận, bao gồm các tác vụ như ASR, AST, SQA, SQQA, SSUM và AU.

Chủ đề liên quan:3 mô hình tạo nhạc AI tốt nhất năm 2025

Triển khai và tương thích tối ưu

Phi-4-Mini được tối ưu hóa cho khả năng tương thích đa nền tảng, tạo điều kiện triển khai trong nhiều môi trường điện toán khác nhau:

• Tối ưu hóa ONNXRuntime: Đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả trong các cài đặt chi phí thấp, độ trễ thấp, hỗ trợ ứng dụng đa nền tảng rộng rãi.
• Môi trường hạn chế tài nguyên:Tính chất nhẹ của nó khiến Phi-4-Mini phù hợp cho việc triển khai điện toán biên nơi tài nguyên bị hạn chế, tối đa hóa hiệu quả hoạt động mà không ảnh hưởng đến khả năng.

Triết lý đào tạo và sử dụng dữ liệu

Quá trình đào tạo của Phi-4-Mini rất nghiêm ngặt, tập trung vào các tập dữ liệu đa dạng, chất lượng cao để củng cố lý luận và xử lý logic khả năng:

• Dữ liệu đào tạo đã sàng lọc: Kết hợp các tập dữ liệu tổng hợp và có mục tiêu để tinh chỉnh hiệu suất tác vụ lập trình và toán học.
• Sự thích ứng và độ chính xác:Chiến lược đào tạo nhấn mạnh vào chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu, chuẩn bị mô hình cho các nhiệm vụ suy luận phức tạp trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực

Phi-4-Mini có nhiều ứng dụng rộng rãi trong nhiều tình huống, thể hiện khả năng thích ứng và tiện ích của nó:

• Hệ thống trả lời thông minh: Thực hiện cực kỳ tốt các nhiệm vụ hỏi-trả lời phức tạp, cung cấp phản hồi chính xác và nhanh chóng phù hợp cho các ứng dụng dịch vụ khách hàng.
• Hỗ trợ lập trình:Cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ mạnh mẽ để tạo và thử nghiệm mã, nâng cao năng suất và hiệu quả quy trình làm việc.
• Khả năng đa ngôn ngữ: Hỗ trợ dịch thuật và xử lý nhiều ngôn ngữ, lý tưởng cho các dịch vụ ngôn ngữ toàn cầu và các ứng dụng liên văn hóa.
• Điện toán biên và triển khai:Được tối ưu hóa để triển khai trên thiết bị di động, Phi-4-Mini phát huy hiệu quả trong các tình huống điện toán biên, nơi mà xử lý hiệu quả là tối quan trọng.

Kết luận:

Phi-4-Mini, với thiết kế sáng tạo và hiệu suất vượt trội trong các tác vụ xử lý văn bản, đại diện cho một bước tiến đáng kể trong công nghệ mô hình ngôn ngữ nhỏ. Mô hình này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng AI một công cụ hiệu quả cao có khả năng quản lý các ứng dụng mở rộng và đa dạng mà không đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Khi dòng Phi-4 của Microsoft phát triển, khả năng thích ứng và tích hợp của Phi-4-Mini đảm bảo tính liên quan và tiện ích liên tục của nó trong bối cảnh AI đang phát triển, cuối cùng đóng vai trò là nguồn lực quan trọng cho các phát triển trong tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Cách gọi API Phi-4-Mini này từ CometAPI

1.Đăng nhập đến cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước

2.Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, lấy khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.

3. Lấy url của trang web này: https://api.cometapi.com/

4. Chọn điểm cuối Phi-4-Mini để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương pháp yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp xét nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn.

5. Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo. Sau khi gửi yêu cầu API, bạn sẽ nhận được đối tượng JSON chứa nội dung hoàn thành đã tạo.