Microsoft представила серию новых открытых моделей искусственного интеллекта, продемонстрировав значительный прогресс в области доступных и эффективных решений для разработки приложений. Анонс включает три модели семейства Phi 4, ориентированные на логическое мышление: Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning и Phi 4 reasoning plus. Эти модели призваны расширить возможности разработчиков, особенно тех, кто работает над приложениями для устройств с ограниченными вычислительными ресурсами.

Ключевым аспектом представленных моделей является способность к более тщательному анализу и проверке фактов при решении сложных задач – именно поэтому они классифицируются как «модели рассуждения». Microsoft впервые представила серию Phi, ориентированную на создание компактных, но мощных моделей, ровно год назад, в апреле 2024 года, и новые разработки являются логичным продолжением этой стратегии.

Самая компактная из представленных моделей, Phi 4 mini reasoning, насчитывает около 3,8 миллиардов параметров и была обучена на примерно миллионе синтетических математических задач, сгенерированных моделью R1 от китайского стартапа DeepSeek. Microsoft позиционирует её как идеальное решение для образовательных приложений, в частности, для реализации функций «встроенного репетитора» на маломощных устройствах. Количество параметров в модели, как правило, коррелирует с её способностью решать задачи, и модели с большим количеством параметров обычно демонстрируют более высокую производительность.

Модель Phi 4 reasoning, обладающая 14 миллиардами параметров, обучалась на высококачественных веб-данных и тщательно отобранных примерах из модели o3-mini, разработанной OpenAI. Microsoft отмечает, что эта модель наиболее эффективна в задачах, связанных с математикой, наукой и программированием.

Наиболее впечатляющим достижением стала модель Phi 4 reasoning plus. Фактически, это адаптированная версия ранее выпущенной Microsoft модели Phi-4, перенастроенная для повышения точности в определённых задачах. По данным Microsoft, Phi 4 reasoning plus приближается по характеристикам к значительно более крупной модели R1 (с 671 миллиардом параметров). Внутреннее тестирование компании также показало, что Phi 4 reasoning plus демонстрирует сопоставимые результаты с o3-mini на тесте OmniMath, оценивающем математические навыки.

Все три модели – Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning и Phi 4 reasoning plus – уже доступны на платформе для разработчиков AI Hugging Face, вместе с подробными техническими отчётами, описывающими процесс обучения и характеристики моделей.

В своём блоге Microsoft подчеркнула, что новые модели достигли баланса между размером и производительностью благодаря использованию методов дистилляции знаний, обучения с подкреплением и высококачественных данных. Это позволяет даже устройствам с ограниченными ресурсами эффективно выполнять сложные задачи, требующие логики и анализа.