Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5,6 miliardi di parametri) e Phi-4-mini (3,8 miliardi di parametri) di Microsoft sono nuovi piccoli modelli linguistici che offrono una potente elaborazione multimodale ed efficienti funzionalit\u00e0 basate su testo, richiedendo al contempo risorse computazionali minime.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/empowering-innovation-the-next-generation-of-the-phi-family?ref=aipure&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:May 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal e Phi-4-mini hanno registrato un calo del traffico del 7,4%, con 563.000 visite in meno. Questo potrebbe essere attribuito alla mancanza di recenti aggiornamenti del prodotto e all'introduzione di Microsoft Copilot in Azure, che offre funzionalità di IA avanzate e potrebbe aver attirato gli utenti altrove.
Cos'è Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal e Phi-4-mini sono le ultime aggiunte alla famiglia Phi di Microsoft di piccoli modelli linguistici (SLM), progettati per fornire agli sviluppatori funzionalit\u00e0 AI avanzate mantenendo l'efficienza. Phi-4-multimodal \u00e8 il primo modello linguistico multimodale di Microsoft che integra perfettamente l'elaborazione di voce, visione e testo in un'unica architettura unificata, mentre Phi-4-mini eccelle in attivit\u00e0 basate su testo come ragionamento, matematica, codifica e follow-up delle istruzioni. Entrambi i modelli sono ora disponibili tramite Azure AI Foundry, Hugging Face e NVIDIA API Catalog, rendendoli accessibili agli sviluppatori per la creazione di applicazioni AI innovative.
Caratteristiche principali di Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5.6B parametri) e Phi-4-mini (3.8B parametri) sono gli ultimi modelli linguistici di piccole dimensioni di Microsoft progettati per un efficiente implementazione dell'IA. Phi-4-multimodal integra in modo univoco l'elaborazione di voce, visione e testo in un'unica architettura, mentre Phi-4-mini eccelle in compiti basati sul testo come ragionamento, matematica e codifica. Entrambi i modelli sono ottimizzati per ambienti con risorse di calcolo limitate e possono essere implementati su cloud, edge e dispositivi mobili, offrendo prestazioni elevate con requisiti computazionali inferiori.
Elaborazione Multimodale Unificata: Phi-4-multimodal integra l'elaborazione di voce, visione e testo in un unico modello utilizzando la tecnologia mixture-of-LoRAs, consentendo l'elaborazione simultanea di più tipi di input senza degradazione delle prestazioni
Compatto ma Potente: Nonostante le loro dimensioni ridotte, entrambi i modelli mantengono livelli di prestazioni elevati, con Phi-4-mini che supera i modelli più grandi in compiti basati sul testo e Phi-4-multimodal che eguaglia le capacità di concorrenti più dispendiosi in termini di risorse
Implementazione Multipiattaforma: Entrambi i modelli possono essere ottimizzati per varie piattaforme utilizzando ONNX Runtime, consentendo l'implementazione su dispositivi edge, telefoni cellulari e ambienti cloud con un utilizzo efficiente delle risorse
Elaborazione di Contesti Estesi: Supporta l'elaborazione di un massimo di 128.000 token, consentendo l'analisi di documenti di grandi dimensioni e contesti complessi mantenendo al contempo l'efficienza
Casi d'uso di Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Intelligenza Automobilistica: Integrazione nei sistemi dei veicoli per l'elaborazione dei comandi vocali, il monitoraggio del conducente, il riconoscimento dei gesti e l'assistenza alla navigazione in tempo reale, funzionando sia online che offline
Applicazioni Sanitarie: Supporto alla diagnosi medica attraverso l'analisi visiva, la sintesi della storia del paziente e il supporto diagnostico rapido, mantenendo al contempo la privacy dei dati in ambienti con risorse di calcolo limitate
Integrazione di Dispositivi Intelligenti: Incorporamento in smartphone e dispositivi personali per la traduzione linguistica in tempo reale, l'analisi delle immagini e l'assistenza personale intelligente a bassa latenza
Servizi Finanziari: Automatizzazione di calcoli finanziari complessi, generazione di report multilingue e traduzione di documenti finanziari mantenendo al contempo un'elevata precisione nei compiti computazionali
Vantaggi
Utilizzo efficiente delle risorse con dimensioni del modello ridotte mantenendo al contempo prestazioni elevate
Opzioni di implementazione versatili in diversi ambienti di calcolo
Forti capacità di ragionamento ed elaborazione multimodale in una forma compatta
Svantaggi
Gap di prestazioni nei compiti di QA vocale rispetto a modelli più grandi come Gemini-2.0-Flash
Potrebbe essere difficile per le piccole imprese implementare e integrare
Capacità di ritenzione della conoscenza limitata rispetto ai modelli linguistici più grandi
Come usare Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Installa le dipendenze richieste: Installa i pacchetti necessari: pip install transformers==4.48.2 flash_attn==2.7.4.post1 torch==2.6.0 accelerate==1.3.0 soundfile==0.13.1 pillow==11.1.0 scipy==1.15.2 torchvision==0.21.0 backoff==2.2.1 peft==0.13.2
Importa le librerie richieste: Importa le librerie Python necessarie: import requests, torch, os, io, PIL, soundfile, transformers
Carica il modello: Carica il modello e il processore utilizzando: model_path = 'microsoft/Phi-4-multimodal-instruct'; processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path); model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
Prepara l'input: Formatta il tuo input in base al tipo: testo, immagine o audio. Per il testo, utilizza il formato chat con messaggi di sistema e utente. Per immagini/audio, assicurati che siano in formati supportati
Genera l'output: Utilizza la pipeline per generare output: pipeline = transformers.pipeline('text-generation', model=model_path); outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=128)
Accedi tramite piattaforme: In alternativa, accedi ai modelli tramite le piattaforme Azure AI Foundry, Hugging Face o NVIDIA API Catalog che forniscono interfacce utente per l'interazione con il modello
Opzionale: Fine-tuning: Per la personalizzazione, utilizza Azure Machine Learning o le funzionalit\u00e0 di fine-tuning no-code di Azure AI Foundry per adattare il modello a casi d'uso specifici
Distribuisci: Distribuisci il modello utilizzando i servizi Azure AI per l'uso in produzione, oppure utilizza ONNX Runtime per la distribuzione edge/dispositivo con Microsoft Olive per l'ottimizzazione
FAQ di Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Sono i modelli più recenti della famiglia Phi di Microsoft di modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM). Phi-4-multimodal è un modello multimodale da 5,6 miliardi di parametri in grado di elaborare contemporaneamente voce, immagini e testo, mentre Phi-4-mini è un modello da 3,8 miliardi di parametri che eccelle nelle attività basate su testo.
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Analisi del Sito Web di Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Traffico e Classifiche di Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
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Classifica Globale
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Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: Jun 2024-Apr 2025
Approfondimenti sugli Utenti di Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
00:01:53
Durata Media della Visita
1.93
Pagine per Visita
61.28%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
US: 20.81%
IN: 9.88%
JP: 5.66%
GB: 4.2%
BR: 4.2%
Others: 55.24%
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