개발자는 어디에서 Phi 모델에 접근할 수 있습니까?

Phi는 세 가지 주요 플랫폼을 통해 제공됩니다: Azure AI Studio 모델 카탈로그, Hugging Face 및 Ollama.

Phi 모델을 미세 조정할 수 있습니까?

예, Phi는 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 미세 조정할 수 있습니다. 코드 없는 미세 조정은 Azure Machine Learning 및 Azure AI Studio에서도 가능합니다.

Phi는 어떤 언어를 지원합니까?

Phi-mini는 주로 영어로 훈련되고 최적화되었으며, 다른 언어에 대한 기능은 제한적입니다. Microsoft는 최상의 결과를 위해 프롬프트와 응답을 번역하기 위해 Microsoft Translator를 사용할 것을 권장합니다.

Phi 모델은 생산 사용에 적합합니까?

예, Phi-3 이후의 모델은 생산 사용 사례를 위해 설계되었으며, 엄격한 안전 교육 후 검증을 거쳤습니다.

Phi의 훈련 데이터 컷오프 날짜는 언제입니까?

Phi 훈련 데이터의 컷오프 날짜는 2023년 10월입니다.

Microsoft Phi-4

WebsiteFreemiumLarge Language Models (LLMs)AI Code Assistant

Microsoft Phi-4는 복잡한 추론 작업, 특히 수학에서 뛰어난 성능을 발휘하면서 효율성과 낮은 대기 시간을 유지하는 14B 매개변수 최첨단 소형 언어 모델(SLM)입니다.

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제품 정보

업데이트됨:Feb 16, 2025

Microsoft Phi-4 월간 트래픽 동향

Microsoft Phi-4는 2025년 1월에 750만 방문을 기록했으며 11.8%의 성장률을 보였습니다. Microsoft Phi-4에 대한 구체적인 업데이트는 언급되지 않았지만, Azure 클라우드 서비스 수익의 31% 성장과 퀀텀 레디니스 이니셔티브가 간접적으로 관심과 채택 증가에 기여했을 수 있습니다.

과거 트래픽 보기

Microsoft Phi-4이란?

Microsoft Phi-4는 전통적인 대형 언어 모델보다 훨씬 적은 매개변수로 강력한 AI 기능을 제공하도록 설계된 Phi 계열의 최신 소형 언어 모델입니다. 14B 매개변수 모델인 Phi-4는 효율적인 AI 모델 설계의 혁신을 나타내며, 고급 추론 능력과 실용적인 배포 유연성을 결합합니다. 현재 Microsoft Research License Agreement (MSRLA) 하에 Azure AI Foundry에서 사용할 수 있으며, Hugging Face에서도 사용할 수 있어 개발자와 연구자들이 접근할 수 있습니다.

Microsoft Phi-4의 주요 기능

Microsoft Phi-4는 복잡한 추론, 특히 수학에서 뛰어난 14B 매개변수 최첨단 소형 언어 모델(SLM)입니다. 이는 고품질 합성 데이터 세트, 유기 데이터의 신중한 큐레이션 및 사후 훈련 최적화를 포함한 훈련 프로세스의 혁신을 통해 높은 성능과 작은 크기를 결합한 효율적인 AI 모델의 발전을 나타냅니다. 이 모델은 Azure AI Foundry 및 Hugging Face에서 사용할 수 있으며, 엄격한 안전 조치와 Azure AI 콘텐츠 안전 기능으로 설계되었습니다.

고급 수학적 추론: 고급 훈련 프로세스를 통해 수학 관련 추론 작업에서 유사하거나 더 큰 모델보다 뛰어납니다

효율적인 아키텍처: 더 큰 언어 모델에 비해 상대적으로 작은 모델 크기를 유지하면서 높은 성능을 제공하는 14B 매개변수 설계입니다

통합 안전 기능: 프롬프트 방패, 보호된 자료 감지 및 실시간 모니터링 기능과 같은 내장 안전 조치를 포함합니다

다양한 배포 옵션: Azure AI Foundry와 Hugging Face 플랫폼을 통해 제공되어 배포 및 사용의 유연성을 제공합니다

Microsoft Phi-4의 사용 사례

수학 문제 해결: 교육 또는 연구 환경에서 복잡한 수학 계산 및 추론 작업에 이상적입니다

기업 애플리케이션: 강력한 추론 기능을 갖춘 효율적이고 비용 효과적인 AI 솔루션이 필요한 비즈니스 애플리케이션에 적합합니다

연구 및 개발: 더 낮은 계산 요구 사항으로 고급 추론 기능이 필요한 학술 및 과학 연구에 유용합니다

장점

유사한 크기의 모델에 비해 수학적 추론에서 우수한 성능

더 작은 크기로 인한 자원 활용의 효율성

강력한 내장 안전 기능 및 모니터링 기능

단점

더 큰 언어 모델에 비해 제한된 컨텍스트 창

비수학적 작업에서 더 큰 모델의 광범위한 기능과 일치하지 않을 수 있습니다

Microsoft Phi-4 사용 방법

참고: Phi-4는 존재하지 않습니다: 현재 Phi 모델 계열에는 Phi-1 (Python 코딩), Phi-1.5 (추론 및 이해), Phi-2 (언어 이해), Phi-3 (언어 이해 및 추론 작업), Phi-3-vision (다중 모드 기능)이 포함되어 있습니다. 출처 자료에는 Phi-4 모델이 언급되어 있지 않습니다.