微软推出轻量级AI模型Phi

微软研究院日前推出了轻量级人工智能模型 Microsoft Phi 的微软第三个迭代版本，新版本也就是推出 Phi-3 分成 3.8B、7B 和 14B 参数版本，轻量名称分别是微软 Mini、Small 和 Medium。推出乌拉圭币圈数据

与其他人工智能模型不同的轻量阿尔及利亚币安数据是，Phi 系列模型的微软侧重点是轻量级，其使用的推出资源要比同等规模的人工智能模型少得多，因此可以在智能手机等设备上本地运行。轻量

根据微软自己的微软基准测试，仅有 3.8B 参数的推出 Phi-3 Mini 版在性能上表现优于 Meta 8B 参数的 Llama 和 OPENAI 3.5B 参数的 GPT-3。

微软研究院在论文中表示：

我们引入了 phi-3-mini，轻量这是微软阿尔及利亚招聘数据一个在 3.3 万亿个 tokens 上训练的 3.8B 参数人工智能模型，从学术基准和内部测试来看，推出其整体性能可与 Mixtral 8x7B 和 OPENAI GPT-3.5 等模型媲美。轻量

例如 phi-3-mini 在 MMLU 测试中达到了 69%，在 MT-bench 上达到了 8.38，阿尔及利亚车主数据最重要的是这个模型足够小，可以直接部署在手机上。

我们还提供了一些针对 4.8 万亿个 tokens 训练的 7B 和 14B 模型的初始参数缩放结果，即 phi-3-small 和 phi-3-medium，阿尔及利亚房主数据这两个版本能力都要比 Mini 版更好。

其中 Small 版的 MMLU 为 75%、MT-bench 为 8.7；Medium 版 MMLU 为 78%、MT-bench 为 8.9。

微软对 Phi-3 系列模型进行了优化，在低功耗设备上例如智能手机和平板电脑上也可以运行，并且在实际使用过程中不会消耗太多的资源。

这意味着新模型能够直接在智能手机上进行高级自然语言处理而不需要实时联网进行计算，因此 Phi-3 Mini 等模型非常适合集成到一些需要人工智能参与的新颖应用中。

当然微软也强调 Phi-3 模型的训练数据集有限，它无法与互联网上训练的大规模 AI 模型的知识广度相匹配，但微软也指出较小的高质量模型往往表现更好。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.14219

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