微软Phi-3.5系列亮相:性能超越Gemini 1.5和GPT-4o

前沿科技速递🚀

在人工智能领域,微软从未停止过创新的步伐。尽管与OpenAI的合作为微软带来了显著的成功,但他们显然不满足于此。近日,微软再次在AI领域引发关注,正式发布了三款全新的Phi-3.5系列AI模型。这些模型不仅在多语言和多模态任务中表现优异,还在多个基准测试中超越了当前市面上最先进的AI模型,如谷歌的Gemini 1.5 Flash和OpenAI的GPT-4o。

来源:传神社区

01 Phi-3.5系列模型简介

Phi-3.5 Mini Instruct:轻量级推理的佼佼者

Phi-3.5 Mini Instruct是一款专为计算资源受限环境设计的轻量级模型,拥有38亿参数,支持128k的Token上下文长度。这款模型特别适合代码生成、数学问题求解和逻辑推理等需要强大推理能力的任务。尽管体积小巧,Phi-3.5 Mini Instruct在多语言和多轮对话任务中表现出色,甚至在长上下文代码理解的RepoQA基准测试中超越了其他类似大小的模型,如Llama-3.1-8B-instruct和Mistral-7B-instruct。

Phi-3.5 MoE:微软的“专家混合”模型

Phi-3.5 MoE(专家混合)模型是微软首次推出的此类模型,它将多种不同类型的模型整合在一个框架中,每个模型专门处理不同的任务。拥有420亿活跃参数的Phi-3.5 MoE模型在代码、数学和多语言理解方面表现出色,通常在基准测试中超越了更大的模型,如在5-shot MMLU基准测试中,这款模型在STEM、人文学科、社会科学等多个学科的不同层次上超越了GPT-4o mini。

Phi-3.5 Vision Instruct:先进的多模态推理模型

Phi-3.5 Vision Instruct模型整合了文本和图像处理功能,特别适用于图像理解、光学字符识别、图表和表格理解以及视频总结等任务。该模型通过高质量、推理密集的数据进行训练,支持128k的Token上下文长度,使其能够处理复杂的多帧视觉任务。

图片

02 性能表现:超越市场领先者

Phi-3.5系列模型的性能在发布后迅速引起了行业内外的广泛关注和讨论。在多个独立的第三方基准测试中,Phi-3.5系列模型展现出了与市场上最先进的模型媲美的性能,甚至在某些测试中超越了包括谷歌的Gemini 1.5 Flash、Meta的Llama 3.1以及OpenAI的GPT-4o等知名AI产品。这一系列模型凭借其卓越的推理能力、多语言处理和多模态理解能力,成功在激烈的竞争中脱颖而出。

例如,在多语言MMLU基准测试中,Phi-3.5 Mini Instruct模型在多个语言任务中都取得了令人瞩目的成绩,特别是在处理复杂多语言任务时表现出了超强的适应能力。相比之下,其他更大参数的模型,如Llama 3.1-8B Instruct和Mistral-7B Instruct,在处理类似任务时往往需要更多的计算资源和时间,而Phi-3.5系列则以其精简的设计和高效的架构取得了更高的性价比。

图片

此外,Phi-3.5 MoE模型以其“专家混合”的独特架构,在应对高强度推理任务方面表现尤为出色。在多个高难度的推理基准测试中,它的表现甚至超越了GPT-4o mini等知名模型。值得一提的是,该模型在STEM、人文学科和社会科学等多个学科的MMLU测试中,均取得了超过预期的优异成绩,为未来多学科领域的AI应用提供了新的可能性。

图片

Phi-3.5 Vision Instruct模型在视觉任务中表现尤为突出。与传统模型相比,它不仅能够高效处理复杂的多帧视觉任务,还在图像理解、光学字符识别(OCR)和视频总结等任务中展现出更高的精度和效率。

在具体的基准测试中,Phi-3.5 Vision Instruct模型的表现甚至超越了一些拥有更大参数量的知名模型,如Gemini 1.5 Flash和GPT-4o。在诸如艺术风格识别和法证检测等任务中,Phi-3.5 Vision Instruct的表现明显优于LlaVA-Interleave-Qwen-7B和InternVL-2系列等竞争对手,而在复杂的多视图推理任务中,它也展示了出色的能力。这种卓越的性能表明,尽管Phi-3.5系列模型在参数量上更为精简,但在推理速度和资源利用效率上,远远优于其他同类模型。

图片

03 典型示例

小编使用生成了一些示例,我们一起来看看吧!

Phi-3.5-mini-instruct:

图片

Phi-3.5-vision-instruct:

图片

通过上面的实例可以看出,Phi-3.5系列模型无论是在语言表达还是图像识别与解读方面都是很不错的,感兴趣的话快来传神社区下载吧!

04 模型下载

传神社区:

Phi-3.5-mini-instruct:

https://opencsg.com/models/microsoft/Phi-3.5-mini-instruct

Phi-3.5-vision-instruct:

https://opencsg.com/models/microsoft/Phi-3.5-vision-instruct

欢迎加入传神社区

•贡献代码,与我们一同共建更好的OpenCSG

•Github主页

欢迎🌟:https://github.com/OpenCSGs

•Huggingface主页

欢迎下载:https://huggingface.co/opencsg

•加入我们的用户交流群,分享经验

图片

扫描上方二维码添加传神小助手


“      关于OpenCSG

开放传神(OpenCSG)成立于2023年,是一家致力于大模型生态社区建设,汇集人工智能行业上下游企业链共同为大模型在垂直行业的应用提供解决方案和工具平台的公司。

关注OpenCSG

图片

加入传神社区

图片

<think>嗯,用户现在问的是大模型大语言模型的关系。之前他们问过传统AI通用AI的区别,可能现在想更深入了解当前AI发展的具体技术。首先,我需要确认这两个术语的定义,以及它们之间的联系区别。大模型通常指参数量巨大的深度学习模型,比如GPT-3、BERT这些,而大语言模型则是大模型中的一个子类,专注于处理自然语言任务。 用户可能想知道这两者是不是同一个东西,或者有什么层次上的不同。需要明确大模型包括但不限于语言模型,比如还有大视觉模型之类的。然后要举例说明,比如大语言模型如GPT-4,而大模型可能还包括其他类型,比如图像生成的Stable Diffusion,虽然参数量可能不如语言模型大,但也可以算作大模型的一种。 接下来要分析它们的联系,比如大语言模型属于大模型的一部分,都依赖于大量数据算力,结构上可能都基于Transformer等架构。区别方面,大模型的应用范围更广,而大语言模型专注于文本任务。可能还需要提到训练数据的不同,大语言模型需要大量文本数据,而其他大模型可能需要图像、视频等多模态数据。 还要考虑用户可能的实际应用场景,比如他们是否在选型或者研究方向上有需求。可能需要举例说明实际应用,比如大语言模型用于聊天机器人,而大模型中的其他类型用于图像识别等。同时,提到当前趋势,如多模态大模型的发展,说明大模型不仅仅局限于语言,但大语言模型是目前最成熟的应用之一。 此外,用户可能对技术细节感兴趣,比如参数规模、训练方法,或者两者在实现上的异同。需要解释清楚,比如大语言模型通常采用自监督学习,通过预测下一个词来训练,而其他大模型可能使用不同的训练策略。同时,可以提到像GPT-3这样的模型既是大的,又是专注于语言的,所以同时属于两者。 最后,总结两者的关系,强调包含与被包含的关系,并指出未来的发展方向,比如大模型向多模态扩展,而大语言模型作为其中的重要组成部分继续演进。需要确保语言通俗易懂,避免过多专业术语,但又要准确无误。可能还需要检查是否有常见的误解,比如认为大模型就是大语言模型,这时候需要澄清两者的区别。</think>以下是关于**大模型**与**大语言模型**关系的分析: --- ### **1. 定义与范围** - **大模型(Large Model)** 指参数量庞大(通常达十亿级以上)、依赖海量数据训练的深度学习模型,**不限定任务类型**。例如: - 图像领域:DALL·E、Stable Diffusion(文生图大模型) - 多模态领域:GPT-4V(支持图文交互) - 科学计算:AlphaFold(蛋白质结构预测) - **大语言模型(Large Language Model, LLM)** 特指专注于**自然语言处理(NLP)**的大模型,通过文本数据训练,核心能力是理解生成人类语言。例如: - GPT-4、ChatGPT - LLaMA、PaLM - 文心一言、通义千问 --- ### **2. 核心关系** - **包含关系**:大语言模型是大模型的子集,所有LLM都属于大模型,但大模型不一定是语言模型(可能是视觉、多模态等)。 - **技术共性**: - 均基于Transformer架构 - 依赖超大规模算力(GPU集群训练) - 使用自监督学习(如语言模型的“下一个词预测”) --- ### **3. 关键差异** | **维度** | **大模型** | **大语言模型** | |----------------|--------------------------------|--------------------------------| | **任务类型** | 跨模态(语言、图像、音频等) | 专注自然语言处理 | | **训练数据** | 多模态数据(文本+图像+视频等) | 纯文本语料库 | | **输出形式** | 多样化(文本、图像、代码等) | 文本生成(对话、翻译、摘要等) | | **典型应用** | 文生图、视频理解、蛋白质预测 | 智能客服、内容创作、代码生成 | --- ### **4. 能力扩展路径** - **大语言模型 → 多模态大模型**: 通过添加视觉编码器(如CLIP)或跨模态对齐技术,将LLM升级为支持图文交互的模型(如GPT-4V)。 - **大模型 → 领域专业化**: 在大模型基础上微调,适配医疗、法律等垂直领域(如BioBERT用于生物医学文本分析)。 --- ### **5. 当前趋势** - **大语言模型主导地位**:由于语言作为人类知识的核心载体,LLM成为大模型中最成熟的赛道。 - **大模型多模态化**:GPT-4o、Gemini等模型正融合语言、视觉、音频能力,向“全能型AI”演进。 - **规模与效率平衡**:出现“小参数大模型”(如Phi-3),在保持性能的同时降低算力需求。 --- ### **总结** 大语言模型是大模型技术在自然语言领域的集中体现,而大模型涵盖更广泛的智能形态。两者共同推动AI从**单一任务**向**通用能力**进化,但LLM仍是现阶段最接近实际应用的核心方向。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值