
Phi-4 Reasoning
Phi-4-reasoning adalah model penalaran open-weight 14 miliar parameter dari Microsoft yang unggul dalam tugas penalaran matematis dan ilmiah yang kompleks sambil mempertahankan ukuran yang relatif kecil dibandingkan dengan model bahasa yang lebih besar.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/one-year-of-phi-small-language-models-making-big-leaps-in-ai?ref=aipure&utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:May 16, 2025
Tren Traffic Bulanan Phi-4 Reasoning
Phi-4 Reasoning mengalami penurunan lalu lintas sebesar 7,4%, kemungkinan disebabkan oleh kurangnya pembaruan produk yang signifikan dan peluncuran Microsoft Copilot di Azure, yang menawarkan kemampuan AI canggih untuk analisis biaya dan mungkin telah menarik pengguna untuk beralih.
Apa itu Phi-4 Reasoning
Phi-4-reasoning adalah kemajuan terbaru Microsoft dalam model bahasa kecil (SLM), yang dirancang untuk melakukan tugas penalaran canggih yang biasanya terkait dengan model AI yang jauh lebih besar. Dirilis sebagai bagian dari keluarga model Phi, ini merupakan terobosan signifikan dalam menyeimbangkan ukuran model dengan kinerja. Model ini dilatih melalui fine-tuning yang diawasi dari Phi-4 pada demonstrasi penalaran yang dikurasi dengan cermat dari OpenAI o3-mini, memungkinkannya untuk menghasilkan rantai penalaran yang terperinci sambil memanfaatkan sumber daya komputasi secara efisien. Ini tersedia untuk umum melalui Azure AI Foundry dan Hugging Face, membuatnya dapat diakses untuk berbagai aplikasi dan kebutuhan pengembangan.
Fitur Utama Phi-4 Reasoning
Phi-4 Reasoning adalah model penalaran open-weight 14 miliar parameter yang dikembangkan oleh Microsoft yang unggul dalam tugas penalaran matematis dan ilmiah yang kompleks meskipun ukurannya relatif kecil. Model ini memanfaatkan penskalaan waktu inferensi, penyetelan halus yang diawasi, dan dataset sintetis berkualitas tinggi untuk mencapai kinerja yang menyaingi atau melampaui model yang jauh lebih besar, termasuk yang memiliki ratusan miliar parameter. Ini dirancang untuk penerapan yang efisien di lingkungan dengan sumber daya terbatas sambil mempertahankan kemampuan penalaran yang kuat.
Kemampuan Penalaran Tingkat Lanjut: Unggul dalam tugas penalaran matematis dan ilmiah yang kompleks, termasuk pertanyaan tingkat Ph.D. dan soal kompetisi matematika, menggunakan dekomposisi multi-langkah dan refleksi internal
Arsitektur Efisien: Model 14B parameter yang mencapai kinerja superior sambil secara signifikan lebih kecil dari model pesaing, membuatnya cocok untuk penerapan di lingkungan dengan sumber daya terbatas
Pelatihan Berkualitas Tinggi: Dilatih menggunakan demonstrasi penalaran yang dikurasi dengan cermat, dataset sintetis berkualitas tinggi, dan inovasi pasca-pelatihan tingkat lanjut termasuk penyetelan halus yang diawasi
Opsi Penerapan Fleksibel: Tersedia di Azure AI Foundry dan HuggingFace, dengan dukungan untuk berbagai skenario penerapan termasuk perangkat edge dan komputasi lokal
Kasus Penggunaan Phi-4 Reasoning
Aplikasi Pendidikan: Menyediakan pemecahan masalah langkah demi langkah dan penalaran matematis untuk sistem bimbingan dan dukungan pendidikan
Penelitian Ilmiah: Membantu peneliti dengan perhitungan matematis yang kompleks dan tugas penalaran ilmiah di lingkungan penelitian
Aplikasi Edge Computing: Memberdayakan aplikasi AI pada perangkat dengan sumber daya terbatas seperti perangkat IoT dan ponsel di mana pemrosesan yang efisien sangat penting
Integrasi Windows Copilot+: Memungkinkan kemampuan penalaran tingkat lanjut di PC Windows dengan optimasi NPU untuk pemrosesan lokal yang efisien
Kelebihan
Kinerja luar biasa meskipun ukurannya kecil dibandingkan dengan model yang lebih besar
Pemanfaatan sumber daya yang efisien sehingga cocok untuk perangkat edge
Kemampuan penalaran matematis dan ilmiah yang kuat
Kekurangan
Tidak dirancang untuk pengambilan pengetahuan mendalam seperti model bahasa yang lebih besar
Dibatasi oleh dataset pelatihan yang lebih kecil dibandingkan dengan model yang lebih besar
Mungkin memerlukan mitigasi tambahan untuk konteks sensitif
Cara Menggunakan Phi-4 Reasoning
Akses Azure AI Foundry: Kunjungi platform Azure AI Foundry (https://ai.azure.com/) dan masuk dengan akun Azure Anda
Temukan Model Penalaran Phi-4: Navigasikan ke katalog model dan cari 'Phi-4-reasoning' di koleksi model Azure AI Foundry
Pilih Varian Model: Pilih antara Phi-4-reasoning (14B parameter) atau Phi-4-reasoning-plus untuk akurasi yang lebih tinggi dengan token 1,5x lebih banyak
Terapkan Model: Ikuti proses penerapan Azure AI Foundry untuk menyiapkan model di ruang kerja Anda. Anda juga dapat mengaksesnya secara alternatif melalui HuggingFace
Konfigurasi Parameter: Siapkan parameter model sesuai dengan kasus penggunaan spesifik Anda - khususnya untuk penalaran matematis, pertanyaan ilmiah, atau tugas pemecahan masalah yang kompleks
Integrasikan Tindakan Keamanan: Terapkan layanan keamanan yang direkomendasikan seperti Azure AI Content Safety untuk pagar pembatas tambahan dan praktik AI yang bertanggung jawab
Uji Model: Mulailah dengan contoh masalah untuk menguji kemampuan penalaran model, terutama di bidang-bidang seperti masalah matematika, penalaran ilmiah, atau pemecahan masalah langkah demi langkah
Pantau Kinerja: Gunakan alat pemantauan Azure AI Foundry untuk melacak kinerja, akurasi, dan penggunaan sumber daya model
Optimalkan dan Skala: Berdasarkan metrik kinerja, sesuaikan parameter dan skala penerapan sesuai kebutuhan untuk persyaratan aplikasi spesifik Anda
FAQ Phi-4 Reasoning
Phi-4-reasoning adalah model penalaran dengan bobot terbuka 14 miliar parameter yang dapat bersaing dengan model yang jauh lebih besar dalam tugas penalaran kompleks. Meskipun ukurannya kecil, ia mengungguli model yang lebih besar seperti OpenAI o1-mini dan DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B pada sebagian besar tolok ukur, termasuk penalaran matematis dan pertanyaan sains tingkat Ph.D.
Artikel Populer

5 Generator Karakter NSFW Terbaik di Tahun 2025
May 29, 2025

Google Veo 3: Generator Video AI Pertama yang Mendukung Audio Secara Native
May 28, 2025

5 Chatbot Pacar AI NSFW Gratis Terbaik yang Perlu Anda Coba—Ulasan Nyata AIPURE
May 27, 2025

SweetAI Chat vs CrushOn.AI: Pertarungan Utama Pacar AI NSFW di Tahun 2025
May 27, 2025
Analitik Situs Web Phi-4 Reasoning
Lalu Lintas & Peringkat Phi-4 Reasoning
7.1M
Kunjungan Bulanan
-
Peringkat Global
-
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Jun 2024-Apr 2025
Wawasan Pengguna Phi-4 Reasoning
00:01:53
Rata-rata Durasi Kunjungan
1.93
Halaman Per Kunjungan
61.28%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Phi-4 Reasoning
US: 20.81%
IN: 9.88%
JP: 5.66%
GB: 4.2%
BR: 4.2%
Others: 55.24%