Microsoft presenta Phi-4, un nuevo modelo de IA generativa: aquí está el paquete
Microsoft ha presentado Phi-4, la última versión de su serie Phi de modelos de inteligencia artificial (IA) generativa. La arquitectura optimizada incorpora avances en la resolución de problemas matic .
Según los informes, el nuevo modelo, que cuenta con 14 mil millones de parámetros, pretende competir con otros modelos compactos de IA como GPT-4o Mini, Gemini 2.0 Flash y Claude 3.5 Haiku.
Según el blog , Phi-4 está disponible con acceso limitado a través de la plataforma Azure AI Foundry de Microsoft y está restringido a fines de investigación según un acuerdo de licencia de investigación de Microsoft.
Phi-4: rendimiento mejorado en razonamiento matic
Microsoft ha posicionado a Phi-4 como líder en resolución de problemas matic , citando mejoras sustanciales en el rendimiento tanto con respecto a sus predecesores como a modelos comparables. La compañía dent en las capacidades del modelo de IA después de que, según se informa, Phi-4 obtuvo las mejores calificaciones en varios puntos de referencia estandarizados.
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En la prueba GPQA, obtuvo una puntuación de 56,1, superando el 40,9 de GPT-4o y el 49,1 de Llama-3. En la prueba de referencia MATH, Phi-4 logró 80,4, lo que refleja sus capacidades avanzadas para abordar problemas matic complejos. También se destacó en pruebas de codificación, logrando una puntuación de 82,6 en HumanEval.
Además, Phi-4 demostró su destreza en escenarios del mundo real, incluidas altas puntuaciones en problemas de las competiciones estadounidenses de matic de la Asociación de matic de Estados Unidos (AMC-10/12). Estos resultados indican aplicaciones potenciales en la investigación científica, la ingeniería y la modelación financiera, campos donde la precisión y el razonamiento matic son críticos.
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Mientras que los modelos más grandes como el GPT-4o de OpenAI y el Gemini Ultra de Google operan con cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros, Phi-4 demuestra que las arquitecturas más pequeñas y optimizadas pueden lograr un rendimiento superior en tareas especializadas.
Microsoft atribuye los avances de Phi-4 a la integración de datos sintéticos de alta calidad junto con conjuntos de datos de contenido generado por humanos, así como a mejoras no reveladas realizadas durante la capacitación posterior. Estos esfuerzos reflejan una tendencia más amplia en la industria de la IA , donde los equipos de investigación se centran cada vez más en innovaciones en el uso de datos sintéticos y la optimización posterior al entrenamiento.
El director ejecutivo de Scale AI, Alexandr Wang, destacó recientemente este cambio y señaló que la industria se ha topado con un “muro de datos previo al entrenamiento” y agregó que las empresas ahora se apresurarán hacia el desarrollo de modelos de IA más eficientes.
La computación importa, pero también los datos, y hemos llegado a un muro de datos previo al entrenamiento.
— Alexandr Wang (@alexandr_wang) 12 de diciembre de 2024
Prepárese para el auge de los datos posterior a la capacitación. Las empresas competirán para tener los mejores datos de vanguardia: multimodales, agentes, razonamiento complejo y más.
Sigue los datos, encuentra a los ganadores.
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IA responsable y funciones de seguridad
Microsoft continúa enfatizando el desarrollo responsable de soluciones de IA, incorporando sólidas medidas de seguridad en Phi-4 y sus predecesores. A través de Azure AI Foundry, los usuarios obtienen acceso a herramientas diseñadas para evaluar y mitigar los riesgos durante todo el ciclo de vida del desarrollo de la IA.
Estas herramientas incluyen escudos rápidos, que protegen contra entradas inapropiadas o dañinas, detección de material protegido para dent contenido sensible en los resultados y detección de conexión a tierra para garantizar que los resultados sean objetivamente precisos y relevantes.
Además, hay características integradas en el conjunto de herramientas de seguridad de contenido de Azure AI, que permiten a los desarrolladores aplicar filtros y monitorear las aplicaciones para determinar la calidad, la seguridad y la integridad de los datos. Las alertas en tiempo real brindan intervenciones oportunas para abordar problemas como avisos conflictivos y desviaciones de contenido.
Azure AI Foundry admite además evaluaciones de modelos iterativos con métricas integradas y personalizadas, lo que brinda a los desarrolladores la flexibilidad de ajustar sus aplicaciones de IA para lograr un rendimiento óptimo.
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Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.
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