Last Updated on augusztus 22, 2024 11:58 de. by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on augusztus 22, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs
Microsoft Phi 3.5 frissítés: Az AI-teljesítmény új mércéje – legfontosabb megjegyzések
- A Microsoft Phi 3.5 sorozat három fejlett modellt tartalmaz: mini-instruct, MoE-instruct és vision-instruct.
- A Phi-3.5-mini-instruct többnyelvű képességekkel kitűnik a memóriaszűkös környezetben végzett következtetési feladatokban.
- A Phi-3.5-MoE-instruct a “szakértők keveréke” architektúrát használja, egyensúlyt teremtve a hatékonyság és a feladatspecifikus teljesítmény között.
- A Phi-3.5-vision-instruct integrálja a multimodális elemzést, könnyedén kezeli az összetett szöveg- és képfeldolgozási feladatokat.
Phi 3.5 Frissítette: Microsft
A Microsoft a Phi 3.5 sorozat kiadásával ismét úttörőként vésette be nevét. A Phi-3.5-mini-instruct, Phi-3.5-MoE-instruct és Phi-3.5-vision-instruct modellekből álló figyelemre méltó termékcsalád sokkoló hullámokat keltett az AI közösségben, példátlan teljesítményt és sokrétű képességeket mutatva. Ezek a modellek, amelyeket úgy terveztek, hogy az erőforrásokkal korlátozott környezetektől kezdve az összetett következtetési feladatokon át a multimodális elemzésig sokféle alkalmazást szolgáljanak ki, a legmodernebb mesterséges intelligencia-technológiával megvalósítható eredmények változását jelentik.
Phi-3.5-mini-instrukció: Kompakt, mégis félelmetes
A Phi-3.5-mini-instruct modell hűen bizonyítja a Microsoft elkötelezettségét a mesterséges intelligencia hatékonyságának határainak feszegetése iránt. A mindössze 3,8 milliárd paraméterrel büszkélkedő, könnyűsúlyú erőmű a hagyományos bölcsességgel dacolva számos benchmarkban felülmúlja az olyan iparági óriások nagyobb modelljeit, mint a Meta és a Google. Az erőssége abban rejlik, hogy kivételes következtetési képességekkel rendelkezik, így ideális választás olyan forgatókönyvekhez, amelyek robusztus logikai alapú következtetést, kódgenerálást és matematikai problémamegoldást igényelnek, miközben memória- és számításkorlátozott környezetben működnek.
A Phi-3.5-mini-instruktor egyik kiemelkedő jellemzője a figyelemre méltó többnyelvűség. A több nyelven átívelő, változatos adathalmazon végzett szigorú tréning révén ez a modell a legkorszerűbb teljesítményt érte el a többnyelvű és többfordulós társalgási feladatokban. A Phi-3.5-mini-instruct zökkenőmentesen alkalmazkodik a különböző nyelvi tájakhoz, akár párbeszédet folytat, akár összetett nyelvi kihívásokat old meg, így a nyelvek széles skáláján biztosít következetes és megbízható teljesítményt.
Benchmarking kiválóság
A Phi-3.5-mini-instruct teljesítményének illusztrálására nézzük meg, hogyan teljesít több, az iparágban elismert benchmarkon:
- RepoQA: A Phi-3.5-mini-instruct a hosszú szövegkörnyezetű kódok megértésének értékelésére készült, és felülmúlta nagyobb társait, köztük a Llama-3.1-8B-instructot és a Mistral-7B-instructot, megmutatva kivételes képességeit az összetett kódbázisok megértésében és megértésében.
- Többnyelvű MMLU: Ezen a többnyelvű nyelvi megértést különböző területeken és szakértői szinteken értékelő benchmarkon a Phi-3.5-mini-instruct figyelemre méltó, 55,4%-os eredményt ért el, felülmúlva az olyan modellek teljesítményét, mint a Mistral-7B-Instruct-v0.3 és a Llama-3.1-8B-Ins.
- Hosszú kontextusú benchmarkok: A kiterjedt kontextus feldolgozását igénylő feladatokban, mint például a GovReport, a QMSum és a SummScreenFD, a Phi-3.5-mini-instruct bizonyította, hogy képes megőrizni a koherenciát és a pontosságot, és felülmúlta az olyan nagyobb modelleket, mint a Gemini-1.5-Flash és a GPT-4o-mini-2024-07-18 (Chat).
Ezek a benchmark eredmények aláhúzzák a Phi-3.5-mini-instruct kivételes képességeit, megmutatva, hogy képes jóval a súlycsoportja fölé kerekedni, és páratlan teljesítményt nyújtani a feladatok széles skáláján.
Phi-3.5-MoE-instruct: A szakértelem keveréke
A Phi-3.5-MoE-instruct modell az AI-architektúra úttörő megközelítését képviseli, amely a “szakértők keveréke” (Mixture of Experts, MoE) koncepcióját használja ki. Ez az innovatív kialakítás egyetlen, egységes keretrendszerben egyesít több, speciális feladatokban kiválóan teljesítő, specializált modellt. A Phi-3.5-MoE-instruct elképesztő, összesen 42 milliárd paraméterrel, de a generálás során csak 6,6 milliárd aktív paraméterrel figyelemre méltó egyensúlyt teremt a számítási hatékonyság és a teljesítmény között.
Dinamikus feladatadaptáció
A Phi-3.5-MoE-instruct architektúrájának egyik legfontosabb előnye, hogy az adott feladat alapján dinamikusan tud váltani a különböző “szakértők” között. Az erőforrások ilyen intelligens elosztása biztosítja, hogy minden egyes feladathoz a legmegfelelőbb és legszakosodottabb modell kerüljön alkalmazásra, ami páratlan pontosságot és hatékonyságot eredményez. Akár összetett kódolási kihívásokról, akár bonyolult matematikai problémák megoldásáról, akár a többnyelvű nyelvi megértés árnyalatainak elsajátításáról van szó, a Phi-3.5-MoE-instruct zökkenőmentesen alkalmazkodik, kihasználva az őt alkotó modellek kollektív szakértelmét.
Benchmark dominancia
A Phi-3.5-MoE-instruct teljesítménye az iparági benchmarkokban egyszerűen figyelemre méltó. A széles körben elismert MMLU (Massive Multitask Language Understanding) benchmarkon, amely a legkülönbözőbb témakörökben és szakértelemmel rendelkező modelleket értékeli, a Phi-3.5-MoE-instruct az OpenAI GPT-4o-mini modelljét is felülmúlta az 5 lövéses forgatókönyvben. Ez az eredmény aláhúzza a modell kivételes érvelési képességeit, és azt, hogy páratlanul nagy szakértelemmel képes összetett, sokrétű feladatok megoldására.
A Phi-3.5-MoE-instruct képességei ráadásul túlmutatnak a nyelvi megértésen. A kódgenerálás területén, amelyet olyan benchmarkok, mint a HumanEval és az MBPP értékeltek, a modell következetesen felülmúlta versenytársait, és megmutatta, hogy képes pontos és hatékony kódot generálni különböző programozási nyelveken és területeken.
Phi-3.5-vision-instruct: Multimodális lehetőségek felszabadítása
A mai adatgazdag környezetben, ahol az információk gyakran különböző formátumokban, többek között szövegben, képekben és videókban jelennek meg, soha nem volt még ilyen sürgető az igény olyan mesterséges intelligencia modellekre, amelyek képesek ezeket a különböző modalitásokat zökkenőmentesen integrálni és megérteni. Lépjen be a Phi-3.5-vision-instruct, a Microsoft élvonalbeli multimodális modellje, amely zökkenőmentesen egyesíti a szöveg- és képfeldolgozási képességeket egyetlen, nagy teljesítményű keretrendszerben.
A 4,2 milliárd paraméterrel és a képkódolót, csatlakozót, projektort és a Phi-3-Mini nyelvi modellt tartalmazó speciális architektúrával a Phi-3.5-vision-instruct egyedülállóan felkészült a multimodális feladatok széles körének megoldására. Az általános képmegértéstől és az optikai karakterfelismeréstől kezdve a grafikonok és táblázatok megértésén át egészen a videók összegzéséig, ez a modell forradalmasíthatja a különféle adatforrásokkal való interakcióinkat és a belőlük származó meglátások kinyerését.
Multimodális mesterségek
A Phi-3.5-vision-instruct egyik kiemelkedő jellemzője, hogy könnyedén képes kezelni az összetett, több képkockás vizuális feladatokat. Legyen szó különböző időpontokból származó képek összehasonlításáról vagy egy képkockasorozat összegzéséről, a modell kiterjedt, 128 000 token hosszúságú kontextusa lehetővé teszi, hogy a teljes folyamat során megőrizze a koherenciát és a pontosságot. Ez a képesség a Phi-3.5-vision-instructot a jóval nagyobb versenytársakkal, például a GPT-4o-val egyenrangúvá teszi, miközben hatékonyabb és erőforrás-barátabb megoldást kínál.
Benchmark kiválóság
A Phi-3.5-vision-instruct teljesítménye az iparági benchmarkokban a multimodális képességeit bizonyítja. A hagyományosan sokkal nagyobb modelleket igénylő feladatokban a Phi-3.5-vision-instruct következetesen felülmúlja versenytársait, és a legmodernebb teljesítményt nyújtja a képigényes forgatókönyvekben. Legyen szó optikai karakterfelismerésről, grafikonok megértéséről vagy videók összegzéséről, ez a modell következetesen bizonyítja, hogy képes a multimodális adatforrásokból betekintést nyerni, valamint pontos és értelmes kimeneteket generálni.
Képzési rend: A kiválóságra való törekvés
A Phi 3.5 sorozat kivételes teljesítménye részben a Microsoft mesterséges intelligencia szakértői által alkalmazott szigorú képzési programnak tulajdonítható. Minden egyes modell aprólékos képzési folyamaton ment keresztül, a legmodernebb technikák és hatalmas számítási erőforrások felhasználásával, az optimális teljesítmény és robusztusság biztosítása érdekében.
- Phi-3.5-mini-instruct: A Phi-3.5-mini-instruct modellt 3,4 trillió tokenen képezték 512 H100-80G GPU segítségével 10 napon keresztül, így a Phi-3.5-mini-instruct modell sokféle adatkorpusznak volt kitéve, ami lehetővé tette számára, hogy mélyrehatóan megértse a különböző területeket és nyelveket.
- Phi-3.5-MoE-instruct: A Phi-3.5-MoE-instruct képzési folyamata még kiterjedtebb volt, 23 napig tartott, és 512 H100-80G GPU-t használt fel a 4,9 trillió tokenre történő képzéshez. Ez a kiterjedt képzési program lehetővé tette a modell számára, hogy kifejlessze és finomítsa speciális “szakértőit”, így biztosítva az optimális teljesítményt a feladatok széles skáláján.
- Phi-3.5-vision-instruct: A Phi-3.5-vision-instruct multimodális képességekkel való felszereléséhez a Microsoft 256 A100-80G GPU-t alkalmazott, hogy a modellt 6 napon keresztül 500 milliárd látás- és szöveges tokenen képezze. Ez a szigorú képzési folyamat lehetővé tette a modell számára, hogy mélyen megértse a szöveges és vizuális adatok közötti bonyolult kapcsolatokat, megalapozva ezzel a kivételes multimodális teljesítményt.
A képzési folyamat során a Microsoft mesterséges intelligencia szakértői a felügyelt finomhangolás, a proximális irányelv-optimalizálás és a közvetlen preferencia-optimalizálási technikák kombinációját alkalmazták. Ezek a fejlett módszerek biztosították az utasítások pontos betartását és a robusztus biztonsági intézkedéseket, így olyan modelleket eredményeztek, amelyek nemcsak kivételes teljesítményt nyújtanak, hanem a megbízhatóság és a megbízhatóság legmagasabb követelményeinek is megfelelnek.
Nyílt forráskódú együttműködés: A mesterséges intelligencia közösség megerősítése
Az AI-közösség széleskörű elismerését kiváltó lépéssel a Microsoft mindhárom Phi 3.5 modellt a megengedő, nyílt forráskódú MIT licenc alatt adta ki. Ez a döntés tükrözi a vállalat elkötelezettségét az innováció és az AI-ökoszisztémán belüli együttműködés előmozdítása mellett, lehetővé téve a fejlesztők és kutatók számára a világ minden tájáról, hogy szabadon hozzáférjenek, módosítsák és kereskedelmi forgalomba hozzák ezeket az élvonalbeli modelleket.
A nyílt forráskódú megközelítés elfogadásával a Microsoft nemcsak a legmodernebb mesterséges intelligencia technológiához való hozzáférést demokratizálja, hanem ösztönzi a terület további fejlődését célzó közös erőfeszítéseket is. A fejlesztők és kutatók mostantól a Phi 3.5 sorozat által lefektetett alapokra építhetnek, hozzájárulva saját meglátásaikkal és innovációikkal ahhoz, hogy kitolhassák az ezekkel a modellekkel elérhető határokat.
Az innováció és a hozzáférhetőség elősegítése
A Phi 3.5 modellek nyílt forráskódú jellege az iparágak és alkalmazások széles körében katalizálhatja az innovációt. A mezőgazdaságtól a gyártáson át az egészségügyig és a pénzügyekig, e modellek hozzáférhetősége lehetővé teszi a különböző méretű szervezetek számára, hogy a legmodernebb mesterséges intelligencia képességeket beépítsék termékeikbe és szolgáltatásaikba, ezáltal növelve a hatékonyságot, a termelékenységet és az innovációt.
A nyílt forráskódú megközelítés ráadásul összhangban van a Microsoft elkötelezettségével, hogy az AI technológiát hozzáférhetőbbé és befogadóbbá tegye. A belépési korlátok megszüntetésével és az együttműködő ökoszisztéma előmozdításával a Phi 3.5 sorozat demokratizálhatja a fejlett AI-képességekhez való hozzáférést, lehetővé téve a különböző hátterű és régiójú fejlesztők és kutatók számára, hogy hozzájáruljanak a terület fejlődéséhez.
Felelős mesterséges intelligencia: az etika és a biztonság előtérbe helyezése
Miközben a Phi 3.5 sorozat jelentős technológiai fejlődést jelent, a Microsoft felismeri a felelős AI-fejlesztés és -bevezetés fontosságát. Ezért a vállalat szigorú biztonsági intézkedéseket és etikai megfontolásokat vezetett be annak biztosítása érdekében, hogy ezeket a modelleket tisztességes, megbízható és a társadalmi értékekkel összhangban lévő módon használják.
Átfogó biztonsági értékelés
A Phi 3.5 modellek a megjelenésük előtt átfogó biztonsági értékelésen estek át, beleértve a red teaminget, az ellenséges beszélgetések szimulációját és a többnyelvű biztonsági értékelési referenciaadathalmazokat. Ezen értékelések célja az volt, hogy felmérjék a modellek hajlamát nemkívánatos kimenetek előállítására több nyelven és kockázati kategóriában, biztosítva a megfelelő biztosítékok meglétét.
Ezen értékelések egyik legfontosabb eredménye a biztonsági utótréning technikák pozitív hatása volt, amint azt a Phi-3 Safety Post-Training című dokumentum részletezi. A modellek a nemkívánatos kimenetek generálására vonatkozó elutasítási arányok javulását mutatták, és a nem angol nyelveken is nagyobb robusztusságot mutattak a jailbreak technikákkal szemben.
A lehetséges korlátozások kezelése
A biztonsági intézkedések ellenére a Microsoft elismeri, hogy a Phi 3.5 modellek, mint minden nyelvi modell, továbbra is mutathatnak bizonyos korlátokat és torzulásokat. Ezek közé tartozik a ténybeli pontatlanságok lehetősége, különösen a kiterjedt ténybeli ismereteket igénylő feladatokban, valamint a sztereotípiák fenntartásának vagy bizonyos csoportok aránytalan képviseletének lehetősége.
E kockázatok mérséklése érdekében a Microsoft arra ösztönzi a fejlesztőket, hogy kövessék a felelős mesterséges intelligencia legjobb gyakorlatait, beleértve az adott felhasználási esethez és kulturális, nyelvi környezethez kapcsolódó kockázatok feltérképezését, mérését és mérséklését. A vállalat azt is javasolja, hogy a modelleket finomhangolják az adott felhasználási esetekre, és szélesebb AI-rendszerek részeként, nyelvspecifikus biztosítékok alkalmazásával használják ki őket.
Etikai megfontolások
A technikai biztosítékokon túl a Microsoft hangsúlyozza az etikai megfontolások fontosságát a mesterséges intelligenciamodellek fejlesztése és alkalmazása során. Ez magában foglalja a Phi 3.5 modellek használatának alkalmasságának értékelését olyan magas kockázatú forgatókönyvekben, ahol a tisztességtelen, megbízhatatlan vagy sértő kimenetek kárt okozhatnak, például tanácsadás érzékeny vagy szakértői területeken, például jogi vagy egészségügyi tanácsadás esetén.
Emellett a Microsoft arra ösztönzi a fejlesztőket, hogy kövessék az átláthatóságra vonatkozó legjobb gyakorlatokat, tájékoztassák a végfelhasználókat arról, hogy mesterséges intelligencia rendszerrel lépnek kapcsolatba, és olyan visszajelzési mechanizmusokat valósítsanak meg, amelyek a válaszokat a felhasználási esetre jellemző, kontextusfüggő információkkal alapozzák meg.
Következtetés: Paradigmaváltás az AI-képességek terén
A Phi 3.5 sorozat Microsoft általi kiadása paradigmaváltást jelent az AI-modellek képességei terén. A csúcsteljesítmény, a hatékonyság és a sokoldalúság ötvözésével ezek a modellek forradalmasítani fogják az AI-alapú megoldások megközelítését az iparágak és alkalmazások széles körében.
A kompakt, mégis félelmetes Phi-3.5-mini-instruktortól kezdve, amely kivételes következtetési képességeket képes biztosítani erőforrás-korlátozott környezetben, az innovatív Phi-3.5-MoE-instruktoron át, amely dinamikus feladatadaptációval és páratlan hatékonysággal rendelkezik, valamint a Phi-3.5-vision-instruktor multimodális képességén keresztül a Microsoft bizonyította elkötelezettségét az AI-technológia határainak kitolása mellett.
Leírások
- Phi-3.5-mini-instruktor: 3,8 milliárd paraméterrel rendelkező kompakt mesterséges intelligencia modell, amelyet nagy hatékonyságú következtetésre és kódgenerálásra terveztek, különösen korlátozott számítási erőforrásokkal rendelkező környezetekben.
- Szakértők keveréke (Mixture of Experts, MoE): Olyan mesterséges intelligencia-architektúra, amelyben több specializált modell (szakértő) van kombinálva, amelyek mindegyike speciális feladatokat lát el. Egy adott feladat során csak a megfelelő szakértő aktiválódik, optimalizálva az erőforrás-felhasználást.
- Multimodális modell: Olyan mesterséges intelligencia-modell, amely képes többféle adattípus – például szöveg és kép – feldolgozására és integrálására, hogy meglátásokat hozzon létre vagy feladatokat hajtson végre. A Phi-3.5-vision-instruct egy példa erre, amely a vizuális és szöveges adatok értelmezését egyaránt igénylő feladatokban jeleskedik.
- Összehasonlítás: Egy modell teljesítményének tesztelése és összehasonlítása meghatározott szabványokkal vagy feladatokkal. A Phi 3.5 modelleket olyan feladatokon teszteltük, mint a kódmegértést vizsgáló RepoQA és a nyelvi megértést vizsgáló MMLU.
- Red Teaming: Olyan biztonsági értékelési módszer, amelynek során csapatok próbálják kihasználni a mesterséges intelligenciamodellek gyenge pontjait, és amelynek célja a sebezhetőségek azonosítása és kijavítása a telepítés előtt. A Microsoft a Phi 3.5 modellek biztonsági értékelése során a red teaminget alkalmazta.
- Nyílt forráskódú MIT licenc: Olyan megengedő licenc, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a szoftverek vagy modellek szabad használatát, módosítását és terjesztését. A Microsoft a Phi 3.5 sorozatot ezen licenc alatt adta ki, hogy ösztönözze a közösségi együttműködést és az innovációt.
Gyakran ismételt kérdések
- Mi az a Microsoft Phi 3.5 frissítés?
A Microsoft Phi 3.5 frissítés egy sor AI-modellt tartalmaz – mini-instruct, MoE-instruct és vision-instruct -, amelyeket úgy terveztek, hogy különböző feladatokban jeleskedjenek, a korlátozott környezetben történő következtetéstől kezdve a komplex multimodális adatok kezeléséig. - Miben különbözik a Phi-3.5-mini-instruct a többi AI-modelltől?
A Phi-3.5-mini-instruct egy kompakt modell mindössze 3,8 milliárd paraméterrel, de nagy teljesítményt nyújt a logikai alapú következtetés és a többnyelvű feladatok terén, sőt, még a versenytársak nagyobb modelljeit is felülmúlja. - Mi a szakértői keverék (Mixture of Experts, MoE) modell a Microsoft Phi 3.5-ben?
A Phi-3.5-MoE-instruktúra “Mixture of Experts” architektúrát használ, amelyben különböző specializált modellek kezelnek speciális feladatokat. Ez a dinamikus feladatadaptáció biztosítja a nagy hatékonyságot és pontosságot a különböző területeken. - Milyen képességeket kínál a Phi-3.5-vision-instruct?
A Phi-3.5-vision-instruct egy multimodális AI-modell, amely integrálja a szöveges és képi adatokat, és olyan feladatokban jeleskedik, mint az optikai karakterfelismerés és a videók összegzése, robusztus teljesítményt nyújtva a legkülönbözőbb alkalmazásokban. - Miért adta ki a Microsoft a Phi 3.5 modelleket nyílt forráskódúként?
A Microsoft a Phi 3.5 modelleket nyílt forráskódú MIT licenc alatt adta ki a globális együttműködés és innováció ösztönzése érdekében, lehetővé téve a fejlesztők és kutatók számára, hogy ezekre az AI-modellekre építsenek és javítsák azokat.
