Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5,6 Milliarden Parameter) und Phi-4-mini (3,8 Milliarden Parameter) von Microsoft sind neue kleine Sprachmodelle, die eine leistungsstarke multimodale Verarbeitung und effiziente textbasierte Funktionen bieten und gleichzeitig minimale Rechenressourcen ben\u00f6tigen.
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Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
Phi-4-multimodal and Phi-4-mini Monatliche Traffic-Trends
Phi-4-multimodal und Phi-4-mini verzeichneten einen Rückgang des Traffics um 7,4% mit 563.000 weniger Besuchen. Dies könnte auf das Fehlen aktueller Produktaktualisierungen und die Einführung von Microsoft Copilot in Azure zurückzuführen sein, der fortschrittliche KI-Funktionen bietet und möglicherweise Benutzer abgeworben hat.
Was ist Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal und Phi-4-mini sind die neuesten Erg\u00e4nzungen der Phi-Familie kleiner Sprachmodelle (SLMs) von Microsoft, die Entwicklern fortschrittliche KI-Funktionen bei gleichzeitiger Wahrung der Effizienz bieten sollen. Phi-4-multimodal ist das erste multimodale Sprachmodell von Microsoft, das Sprach-, Seh- und Textverarbeitung nahtlos in einer einzigen, einheitlichen Architektur integriert, w\u00e4hrend Phi-4-mini sich bei textbasierten Aufgaben wie Schlussfolgern, Mathematik, Programmieren und Befolgen von Anweisungen auszeichnet. Beide Modelle sind jetzt \u00fcber Azure AI Foundry, Hugging Face und den NVIDIA API Catalog verf\u00fcgbar, wodurch sie Entwicklern f\u00fcr die Entwicklung innovativer KI-Anwendungen zug\u00e4nglich sind.
Hauptfunktionen von Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Phi-4-multimodal (5,6 Milliarden Parameter) und Phi-4-mini (3,8 Milliarden Parameter) sind die neuesten kleinen Sprachmodelle von Microsoft, die für den effizienten KI-Einsatz entwickelt wurden. Phi-4-multimodal integriert auf einzigartige Weise Sprach-, Seh- und Textverarbeitung in einer einzigen Architektur, während Phi-4-mini sich durch textbasierte Aufgaben wie logisches Denken, Mathematik und Programmierung auszeichnet. Beide Modelle sind für rechenleistungsbeschränkte Umgebungen optimiert und können in der Cloud, am Edge und auf mobilen Geräten eingesetzt werden, wodurch sie eine hohe Leistung bei geringeren Rechenanforderungen bieten.
Einheitliche multimodale Verarbeitung: Phi-4-multimodal integriert Sprach-, Seh- und Textverarbeitung in einem einzigen Modell unter Verwendung der Mixture-of-LoRAs-Technologie, wodurch die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Eingabetypen ohne Leistungseinbußen ermöglicht wird
Kompakt und dennoch leistungsstark: Trotz ihrer geringeren Größe behalten beide Modelle ein hohes Leistungsniveau bei, wobei Phi-4-mini größere Modelle bei textbasierten Aufgaben übertrifft und Phi-4-multimodal die Fähigkeiten ressourcenintensiverer Wettbewerber erreicht
Plattformübergreifende Bereitstellung: Beide Modelle können mit ONNX Runtime für verschiedene Plattformen optimiert werden, wodurch die Bereitstellung auf Edge-Geräten, Mobiltelefonen und Cloud-Umgebungen mit effizienter Ressourcennutzung ermöglicht wird
Erweiterte Kontextverarbeitung: Unterstützt die Verarbeitung von bis zu 128.000 Token, wodurch die Analyse großer Dokumente und komplexer Kontexte unter Beibehaltung der Effizienz ermöglicht wird
Anwendungsfälle von Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Automobil-Intelligenz: Integration in Fahrzeugsysteme für Sprachbefehlsverarbeitung, Fahrerüberwachung, Gestenerkennung und Echtzeit-Navigationsunterstützung, sowohl online als auch offline
Anwendungen im Gesundheitswesen: Unterstützung der medizinischen Diagnose durch visuelle Analyse, Zusammenfassung der Krankengeschichte und schnelle diagnostische Unterstützung unter Wahrung der Datensicherheit in rechenleistungsbeschränkten Umgebungen
Smart Device Integration: Einbettung in Smartphones und persönliche Geräte für Echtzeit-Sprachübersetzung, Bildanalyse und intelligente persönliche Unterstützung mit geringer Latenz
Finanzdienstleistungen: Automatisierung komplexer Finanzberechnungen, Erstellung mehrsprachiger Berichte und Übersetzung von Finanzdokumenten bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer hohen Genauigkeit bei Rechenaufgaben
Vorteile
Effiziente Ressourcennutzung mit geringer Modellgröße bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer hohen Leistung
Vielseitige Bereitstellungsoptionen in verschiedenen Rechenumgebungen
Starke Fähigkeiten zum logischen Denken und zur multimodalen Verarbeitung in kompakter Form
Nachteile
Leistungsunterschied bei Sprach-QA-Aufgaben im Vergleich zu größeren Modellen wie Gemini-2.0-Flash
Kann für kleinere Unternehmen schwierig zu implementieren und zu integrieren sein
Begrenzte Wissensspeicherkapazität im Vergleich zu größeren Sprachmodellen
Wie verwendet man Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
Erforderliche Abh\u00e4ngigkeiten installieren: Installieren Sie die erforderlichen Pakete: 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
Erforderliche Bibliotheken importieren: Importieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken: import requests, torch, os, io, PIL, soundfile, transformers
Modell laden: Laden Sie das Modell und den Prozessor mit: model_path = 'microsoft/Phi-4-multimodal-instruct'; processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path); model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
Eingabe vorbereiten: Formatieren Sie Ihre Eingabe basierend auf dem Typ - Text, Bild oder Audio. Verwenden Sie f\u00fcr Text das Chat-Format mit System- und Benutzernachrichten. Stellen Sie f\u00fcr Bilder/Audio sicher, dass sie in unterst\u00fctzten Formaten vorliegen
Ausgabe generieren: Verwenden Sie die Pipeline, um Ausgaben zu generieren: pipeline = transformers.pipeline('text-generation', model=model_path); outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=128)
Zugriff \u00fcber Plattformen: Alternativ k\u00f6nnen Sie \u00fcber die Plattformen Azure AI Foundry, Hugging Face oder NVIDIA API Catalog auf die Modelle zugreifen, die Benutzeroberfl\u00e4chen f\u00fcr die Modellinteraktion bereitstellen
Optional: Feinabstimmung: Verwenden Sie zur Anpassung die No-Code-Feinabstimmungsfunktionen von Azure Machine Learning oder Azure AI Foundry, um das Modell an spezifische Anwendungsf\u00e4lle anzupassen
Bereitstellen: Stellen Sie das Modell mithilfe von Azure AI-Diensten f\u00fcr den Produktionseinsatz bereit oder verwenden Sie ONNX Runtime f\u00fcr die Edge-/Ger\u00e4tebereitstellung mit Microsoft Olive zur Optimierung
Phi-4-multimodal and Phi-4-mini FAQs
Sie sind die neuesten Modelle in der Phi-Familie von kleinen Sprachmodellen (SLMs) von Microsoft. Phi-4-multimodal ist ein multimodales Modell mit 5,6 Milliarden Parametern, das Sprache, Bild und Text gleichzeitig verarbeiten kann, während Phi-4-mini ein Modell mit 3,8 Milliarden Parametern ist, das sich durch textbasierte Aufgaben auszeichnet.
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Analyse der Phi-4-multimodal and Phi-4-mini Website
Phi-4-multimodal and Phi-4-mini Traffic & Rankings
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Monatliche Besuche
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Globaler Rang
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Kategorie-Rang
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Beliebte KI-Tools wie Phi-4-multimodal and Phi-4-mini
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