Phi-4 reasoningモデルの異なるバリアントは何ですか？

主なバリアントは3つあります。1) Phi-4-reasoning（140億パラメータ）、2) Phi-4-reasoning-plus（強化学習による強化版）、3) Phi-4-mini-reasoning（コンパクトなデプロイメントとエッジコンピューティング用に設計された38億パラメータ）です。

Phi-4 reasoningモデルにアクセスして使用するにはどうすればよいですか？

これらのモデルは、Azure AI FoundryとHuggingFaceプラットフォームの両方で利用可能です。これらのプラットフォームを通じてアクセスし、アプリケーションに統合できます。

MicrosoftはPhi-4 reasoningモデルの安全性をどのように確保していますか？

Microsoftは、教師ありファインチューニング（SFT）、Direct Preference Optimization（DPO）、およびHuman Feedbackからの強化学習（RLHF）の組み合わせを使用して、堅牢な安全性のポストトレーニングを実装しています。これらのモデルは、説明責任、透明性、公平性、信頼性、安全性、プライバシー、セキュリティ、および包括性に関するMicrosoftのAI原則に従って開発されています。

Phi-4 reasoningモデルの主なアプリケーションは何ですか？

これらのモデルは、数学的推論、科学的な問題解決、コーディングタスク、アルゴリズムの問題解決、および計画に優れています。教育アプリケーション、組み込み型チュータリング、およびエッジまたはモバイルシステムでの軽量デプロイメントで特に役立ちます。

Phi-4 Reasoning

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

概要
分析
代替案

製品情報

更新日:2025年05月16日

Phi-4 Reasoning の月間トラフィック傾向

Phi-4 Reasoningは、大きな製品アップデートがなかったことと、コスト分析のための高度なAI機能を提供するMicrosoft Copilot in Azureの導入により、ユーザーが流出した可能性があるため、トラフィックが7.4%減少しました。

過去のトラフィックを表示

Phi-4 Reasoningとは

Phi-4 Reasoningの主な機能

Phi-4 Reasoningは、Microsoftが開発した140億パラメータのオープンウェイト推論モデルであり、比較的小規模ながら、複雑な数学的および科学的推論タスクに優れています。このモデルは、推論時のスケーリング、教師ありファインチューニング、および高品質の合成データセットを活用して、数百億のパラメータを持つモデルを含む、はるかに大規模なモデルに匹敵するか、それを超えるパフォーマンスを実現します。リソースに制約のある環境での効率的な展開のために設計されており、強力な推論能力を維持します。

高度な推論能力: 多段階分解と内部反省を使用して、博士号レベルの質問や数学コンテストの問題など、複雑な数学的および科学的推論タスクに優れています

効率的なアーキテクチャ: 競合モデルよりも大幅に小型でありながら、優れたパフォーマンスを実現する14Bパラメータモデルであり、リソースが限られた環境での展開に適しています

高品質のトレーニング: 慎重にキュレーションされた推論デモンストレーション、高品質の合成データセット、および教師ありファインチューニングを含む高度なポストトレーニングのイノベーションを使用してトレーニングされています

柔軟な展開オプション: Azure AI FoundryとHuggingFaceの両方で利用可能であり、エッジデバイスやローカルコンピューティングを含むさまざまな展開シナリオをサポートしています

Phi-4 Reasoningのユースケース

教育アプリケーション: 個別指導および教育支援システムのための段階的な問題解決と数学的推論を提供します

科学研究: 研究環境における複雑な数学的計算および科学的推論タスクで研究者を支援します

エッジコンピューティングアプリケーション: 効率的な処理が重要なIoTデバイスや携帯電話などのリソースに制約のあるデバイスでAIアプリケーションを強化します

Windows Copilot+の統合: 効率的なローカル処理のためにNPU最適化されたWindows PCで高度な推論機能を有効にします

メリット

より大規模なモデルと比較して、小型であるにもかかわらず、優れたパフォーマンスを発揮します

効率的なリソース利用により、エッジデバイスに適しています

強力な数学的および科学的推論能力

デメリット

より大規模な言語モデルのような詳細な知識検索向けには設計されていません

より大規模なモデルと比較して、より小さなトレーニングデータセットによって制限されます

機密性の高いコンテキストでは、追加の軽減策が必要になる場合があります

Phi-4 Reasoningの使い方

Phi-4 Reasoningのよくある質問

Phi-4-reasoningは、140億のパラメータを持つオープンウェイトの推論モデルであり、複雑な推論タスクにおいて、より大規模なモデルと競合できます。その小さなサイズにもかかわらず、数学的推論や博士レベルの科学の問題を含むほとんどのベンチマークで、OpenAI o1-miniやDeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bのようなより大きなモデルを上回ります。