Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
MicrosoftのPhi-4-multimodal（56億パラメータ）とPhi-4-mini（38億パラメータ）は、最小限の計算リソースを必要としながら、強力なマルチモーダル処理と効率的なテキストベースの機能を提供する新しい小型言語モデルです。
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/empowering-innovation-the-next-generation-of-the-phi-family?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年05月16日
Phi-4-multimodal and Phi-4-mini の月間トラフィック傾向
Phi-4-multimodalとPhi-4-miniのトラフィックは7.4%減少し、訪問数は563K減少しました。これは、最近の製品アップデートがないことと、高度なAI機能を提供するAzure上のMicrosoft Copilotの導入により、ユーザーが流れた可能性があります。
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniとは
Phi-4-multimodalとPhi-4-miniは、Microsoftの小型言語モデル（SLM）であるPhiファミリーの最新の追加モデルであり、効率性を維持しながら高度なAI機能で開発者を支援するように設計されています。Phi-4-multimodalは、音声、視覚、テキスト処理を単一の統合アーキテクチャにシームレスに統合するMicrosoft初のマルチモーダル言語モデルであり、Phi-4-miniは、推論、数学、コーディング、指示追跡などのテキストベースのタスクに優れています。どちらのモデルも、Azure AI Foundry、Hugging Face、NVIDIA API Catalogを通じて利用可能になり、革新的なAIアプリケーションを構築するための開発者にとってアクセスしやすくなっています。
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniの主な機能
Phi-4-multimodal (56億パラメータ) と Phi-4-mini (38億パラメータ) は、効率的なAI展開のために設計されたMicrosoftの最新の小型言語モデルです。Phi-4-multimodalは、単一のアーキテクチャで音声、ビジョン、テキスト処理を独自に統合し、Phi-4-miniは、推論、数学、コーディングなどのテキストベースのタスクに優れています。どちらのモデルも、計算リソースが限られた環境向けに最適化されており、クラウド、エッジ、モバイルデバイス全体に展開でき、低い計算要件で高いパフォーマンスを提供します。
統合されたマルチモーダル処理: Phi-4-multimodalは、mixture-of-LoRAsテクノロジーを使用して、単一のモデルで音声、ビジョン、テキスト処理を統合し、パフォーマンスを低下させることなく、複数の入力タイプを同時に処理できます
コンパクトでありながら強力: どちらのモデルも小型であるにもかかわらず、高いパフォーマンスレベルを維持しており、Phi-4-miniはテキストベースのタスクでより大きなモデルを上回り、Phi-4-multimodalはよりリソースを消費する競合製品の機能に匹敵します
クロスプラットフォーム展開: どちらのモデルも、ONNX Runtimeを使用してさまざまなプラットフォーム向けに最適化でき、効率的なリソース利用でエッジデバイス、携帯電話、クラウド環境への展開を可能にします
拡張されたコンテキスト処理: 最大128,000トークンの処理をサポートし、効率を維持しながら、大規模なドキュメントと複雑なコンテキストの分析を可能にします
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniのユースケース
自動車インテリジェンス: 音声コマンド処理、ドライバーモニタリング、ジェスチャー認識、リアルタイムナビゲーション支援のために車両システムに統合され、オンラインとオフラインの両方で機能します
ヘルスケアアプリケーション: 視覚分析、患者履歴の要約、迅速な診断サポートを通じて医療診断をサポートし、計算リソースが限られた環境でデータのプライバシーを維持します
スマートデバイス統合: リアルタイムの言語翻訳、画像分析、低遅延でのインテリジェントなパーソナルアシスタンスのために、スマートフォンやパーソナルデバイスに組み込まれます
金融サービス: 複雑な金融計算の自動化、多言語レポートの生成、金融ドキュメントの翻訳を行い、計算タスクで高い精度を維持します
メリット
高いパフォーマンスを維持しながら、小さなモデルサイズで効率的なリソース利用
さまざまなコンピューティング環境での汎用性の高い展開オプション
コンパクトな形式での強力な推論およびマルチモーダル処理機能
デメリット
Gemini-2.0-Flashのようなより大きなモデルと比較して、音声QAタスクのパフォーマンスギャップ
中小企業が実装および統合するには難しい場合があります
より大きな言語モデルと比較して、限られた知識保持能力
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniの使い方
必要な依存関係のインストール: 必要なパッケージをインストールします：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
必要なライブラリのインポート: 必要なPythonライブラリをインポートします：import requests, torch, os, io, PIL, soundfile, transformers
モデルのロード: 次のコードを使用して、モデルとプロセッサをロードします：model_path = 'microsoft/Phi-4-multimodal-instruct'; processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path); model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
入力の準備: テキスト、画像、または音声のタイプに基づいて入力をフォーマットします。テキストの場合は、システムメッセージとユーザーメッセージを含むチャット形式を使用します。画像/音声の場合は、サポートされている形式であることを確認してください。
出力の生成: パイプラインを使用して出力を生成します：pipeline = transformers.pipeline('text-generation', model=model_path); outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=128)
プラットフォームを介したアクセス: または、モデルのインタラクションのためのユーザーインターフェイスを提供するAzure AI Foundry、Hugging Face、またはNVIDIA API Catalogプラットフォームを介してモデルにアクセスします。
オプション：微調整: カスタマイズのために、Azure Machine LearningまたはAzure AI Foundryのノーコード微調整機能を使用して、特定のユースケースに合わせてモデルを適応させます。
デプロイ: Azure AIサービスを使用してモデルを本番環境で使用するためにデプロイするか、Microsoft Oliveを使用して最適化されたエッジ/デバイスデプロイメントにONNX Runtimeを使用します。
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniのよくある質問
これらは、Microsoftの小型言語モデル（SLM）であるPhiファミリーの最新モデルです。Phi-4-multimodalは56億のパラメータを持つマルチモーダルモデルで、音声、視覚、テキストを同時に処理できます。一方、Phi-4-miniは38億のパラメータを持つモデルで、テキストベースのタスクに優れています。
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniウェブサイトの分析
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniのトラフィック＆ランキング
7.1M
月間訪問数
-
グローバルランク
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カテゴリーランク
トラフィックトレンド: Jun 2024-Apr 2025
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniユーザーインサイト
00:01:53
平均訪問時間
1.93
訪問あたりのページ数
61.28%
ユーザーバウンス率
Phi-4-multimodal and Phi-4-miniの主要地域
US: 20.81%
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JP: 5.66%
GB: 4.2%
BR: 4.2%
Others: 55.24%
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