- Ein Handbuch zur Phi-3-Familie offener AI-Modelle, entwickelt von Microsoft
- Die Phi-3-Modelle gehören derzeit zu den leistungsstärksten und kosteneffizientesten Small Language Models (SLM)
- In verschiedenen Benchmarks für Sprache, Reasoning, Coding und Mathematik übertreffen sie Modelle derselben Größe sowie der jeweils nächsthöheren Größenklasse
Phi-3-Modellvarianten und Leistung
- Phi-3-mini (3.8B Sprachmodell) ist in Microsoft Azure AI Studio, Hugging Face und Ollama verfügbar
- Phi-3-Modelle übertreffen in wichtigen Benchmarks deutlich Sprachmodelle derselben oder sogar größerer Größe
- Phi-3-mini ist leistungsfähiger als Modelle mit der doppelten Größe
- Phi-3-small und Phi-3-medium übertreffen die Leistung deutlich größerer Modelle, darunter GPT-3.5T
- Phi-3-small (7B) übertrifft GPT-3.5T in verschiedenen Benchmarks für Sprache, Reasoning, Coding und Mathematik
- Phi-3-medium (14B) setzt diesen Trend fort und übertrifft die Leistung von Gemini 1.0 Pro
- Phi-3-vision (4.2B) übertrifft bei allgemeinen Aufgaben zum visuellen Reasoning, OCR sowie beim Verständnis von Tabellen und Diagrammen größere Modelle wie Claude-3 Haiku und Gemini 1.0 Pro V
Einführung des Phi-Silica-Modells für Windows Copilot
- Basierend auf den Modellen der Phi-Serie entwickelt und speziell für die NPU von Copilot+ PCs konzipiert
- Windows ist die erste Plattform, die ein speziell für die NPU angepasstes Small Language Model (SLM) direkt im Lieferumfang enthält
- Die Phi Silica API sowie OCR, Studio Effects, Live Captions und die Recall User Activity API sollen im Juni in der Windows Copilot Library verfügbar sein
- APIs wie Vector Embedding, RAG API und Text Summarization sollen zu einem späteren Zeitpunkt bereitgestellt werden
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