Phi-4 추론 모델의 다양한 변형은 무엇입니까?

세 가지 주요 변형이 있습니다. 1) Phi-4-reasoning (140억 개의 파라미터), 2) Phi-4-reasoning-plus (강화 학습으로 향상된 버전), 3) Phi-4-mini-reasoning (컴팩트한 배포 및 에지 컴퓨팅을 위해 설계된 38억 개의 파라미터).

Phi-4 추론 모델에 액세스하고 사용하는 방법은 무엇입니까?

이 모델은 Azure AI Foundry 및 HuggingFace 플랫폼 모두에서 사용할 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 통해 애플리케이션에 액세스하고 통합할 수 있습니다.

Microsoft는 Phi-4 추론 모델의 안전을 어떻게 보장합니까?

Microsoft는 Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO) 및 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)의 조합을 사용하여 강력한 안전 사후 훈련을 구현합니다. 이 모델은 책임감, 투명성, 공정성, 신뢰성, 안전, 개인 정보 보호, 보안 및 포용성에 대한 Microsoft의 AI 원칙에 따라 개발되었습니다.

Phi-4 추론 모델의 주요 응용 분야는 무엇입니까?

이 모델은 수학적 추론, 과학적 문제 해결, 코딩 작업, 알고리즘 문제 해결 및 계획에 탁월합니다. 교육용 애플리케이션, 임베디드 튜터링 및 에지 또는 모바일 시스템에 대한 경량 배포에 특히 유용합니다.

Phi-4 Reasoning

WebsiteContact for PricingLarge Language Models (LLMs)AI Code Assistant

Phi-4-reasoning은 Microsoft의 140억 개의 파라미터 오픈 웨이트 추론 모델로, 더 큰 언어 모델에 비해 상대적으로 작은 크기를 유지하면서 복잡한 수학적 및 과학적 추론 작업에 탁월합니다.

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

https://azure.microsoft.com/en-us/blog/one-year-of-phi-small-language-models-making-big-leaps-in-ai?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
분석
대안

제품 정보

업데이트됨:May 16, 2025

Phi-4 Reasoning 월간 트래픽 동향

Phi-4 Reasoning은 중요한 제품 업데이트가 없었고 비용 분석을 위한 고급 AI 기능을 제공하는 Azure의 Microsoft Copilot이 출시되어 사용자들이 이탈했을 가능성으로 인해 트래픽이 7.4% 감소했습니다.

과거 트래픽 보기

Phi-4 Reasoning이란?

Phi-4-reasoning은 Microsoft의 최신 소형 언어 모델(SLM)로, 일반적으로 훨씬 더 큰 AI 모델과 관련된 정교한 추론 작업을 수행하도록 설계되었습니다. Phi 모델 제품군의 일부로 출시되었으며 모델 크기와 성능 간의 균형을 맞추는 데 있어 중요한 혁신을 나타냅니다. 이 모델은 OpenAI o3-mini의 신중하게 선별된 추론 데모에 대한 Phi-4의 지도 학습 미세 조정을 통해 학습되어 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하면서 자세한 추론 체인을 생성할 수 있습니다. Azure AI Foundry 및 Hugging Face를 통해 공개적으로 사용할 수 있으므로 다양한 애플리케이션 및 개발 요구 사항에 액세스할 수 있습니다.

Phi-4 Reasoning의 주요 기능

Phi-4 Reasoning은 Microsoft에서 개발한 140억 개의 파라미터를 가진 오픈 웨이트 추론 모델로, 비교적 작은 크기에도 불구하고 복잡한 수학 및 과학적 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 이 모델은 추론 시간 확장, 지도 학습 미세 조정 및 고품질 합성 데이터 세트를 활용하여 수천억 개의 파라미터를 가진 훨씬 더 큰 모델과 경쟁하거나 능가하는 성능을 달성합니다. 강력한 추론 능력을 유지하면서 리소스가 제한된 환경에서 효율적인 배포를 위해 설계되었습니다.

고급 추론 기능: 다단계 분해 및 내부 반영을 사용하여 박사 수준의 질문 및 수학 경시대회 문제를 포함한 복잡한 수학 및 과학적 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보임

효율적인 아키텍처: 경쟁 모델보다 훨씬 작으면서도 우수한 성능을 달성하는 140억 개의 파라미터 모델로, 리소스가 제한된 환경에 배포하는 데 적합함

고품질 교육: 신중하게 선별된 추론 시연, 고품질 합성 데이터 세트 및 지도 학습 미세 조정을 포함한 고급 사후 교육 혁신을 사용하여 교육

유연한 배포 옵션: 에지 장치 및 로컬 컴퓨팅을 포함한 다양한 배포 시나리오를 지원하여 Azure AI Foundry 및 HuggingFace에서 사용 가능

Phi-4 Reasoning의 사용 사례

교육용 애플리케이션: 튜터링 및 교육 지원 시스템을 위한 단계별 문제 해결 및 수학적 추론 제공

과학 연구: 연구 환경에서 복잡한 수학적 계산 및 과학적 추론 작업으로 연구자 지원

에지 컴퓨팅 애플리케이션: 효율적인 처리가 중요한 IoT 장치 및 휴대폰과 같은 리소스가 제한된 장치에서 AI 애플리케이션 지원

Windows Copilot+ 통합: 효율적인 로컬 처리를 위해 NPU 최적화를 통해 Windows PC에서 고급 추론 기능 활성화

장점

더 큰 모델에 비해 작은 크기에도 불구하고 뛰어난 성능

에지 장치에 적합한 효율적인 리소스 활용

강력한 수학 및 과학적 추론 기능

단점

더 큰 언어 모델과 같은 심층적인 지식 검색을 위해 설계되지 않음

더 큰 모델에 비해 더 작은 교육 데이터 세트에 의해 제한됨

민감한 컨텍스트에 대한 추가 완화가 필요할 수 있음

Phi-4 Reasoning 사용 방법

Azure AI Foundry 액세스: Azure AI Foundry 플랫폼(https://ai.azure.com/)을 방문하여 Azure 계정으로 로그인합니다.

Phi-4 Reasoning 모델 찾기: 모델 카탈로그로 이동하여 Azure AI Foundry 모델 컬렉션에서 'Phi-4-reasoning'을 검색합니다.

모델 변형 선택: Phi-4-reasoning(140억 개의 파라미터) 또는 1.5배 더 많은 토큰으로 더 높은 정확도를 제공하는 Phi-4-reasoning-plus 중에서 선택합니다.

모델 배포: Azure AI Foundry의 배포 프로세스에 따라 작업 영역에서 모델을 설정합니다. 또는 HuggingFace를 통해 액세스할 수도 있습니다.

파라미터 구성: 특정 사용 사례(특히 수학적 추론, 과학적 질문 또는 복잡한 문제 해결 작업)에 따라 모델 파라미터를 설정합니다.

안전 조치 통합: 추가적인 보호 장치 및 책임감 있는 AI 사례를 위해 Azure AI Content Safety와 같은 권장 안전 서비스를 구현합니다.

모델 테스트: 샘플 문제로 시작하여 모델의 추론 능력, 특히 수학 문제, 과학적 추론 또는 단계별 문제 해결과 같은 영역에서 테스트합니다.

성능 모니터링: Azure AI Foundry의 모니터링 도구를 사용하여 모델의 성능, 정확도 및 자원 사용량을 추적합니다.

최적화 및 확장: 성능 지표를 기반으로 파라미터를 조정하고 특정 애플리케이션 요구 사항에 따라 배포를 확장합니다.

Phi-4 Reasoning 자주 묻는 질문

Phi-4-reasoning은 140억 개의 파라미터를 가진 오픈 웨이트 추론 모델로, 복잡한 추론 작업에서 훨씬 더 큰 모델과 경쟁할 수 있습니다. 작은 크기에도 불구하고 수학적 추론 및 박사 수준의 과학 문제를 포함한 대부분의 벤치마크에서 OpenAI o1-mini 및 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B와 같은 더 큰 모델보다 뛰어난 성능을 보입니다.