- Microsoft が新たに「オープン」AIモデル群を発表、最も高性能なモデルは少なくとも1つのベンチマークでOpenAIのo3-miniと競合レベル
- 新モデルは「推論」に特化し、複雑な問題の解決策を事実確認するためにより多くの時間を費やすことが可能
- 最小規模の「Phi 4 mini reasoning」から最大規模の「Phi 4 reasoning plus」まで、様々な用途に対応
- パラメータ数が大幅に少ないにもかかわらず、DeepSeek R1やOpenAIのo3-miniに匹敵する性能を実現
Microsoft、新たなオープンAIモデル群「Phi 4」シリーズを発表
Microsoft は水曜日、複数の新しい「オープン」AIモデルを発表した。その中で最も高性能なモデルは、少なくとも1つのベンチマークテストにおいてOpenAIのo3-miniと競合するレベルの性能を持つ。名前の通り、新たに寛容なライセンスで公開されたモデル群 — Phi 4 mini reasoning、Phi 4 reasoning、Phi 4 reasoning plus — はすべて「推論」モデルであり、複雑な問題の解決策を事実確認するためにより多くの時間を費やすことができる。これらのモデルはMicrosoftが1年前に立ち上げたPhiの「小型モデル」ファミリーを拡張するもので、エッジでアプリを構築するAI開発者向けの基盤を提供する。
Phi 4 mini reasoning：教育用途に最適化された小型モデル
Phi 4 mini reasoningは、中国のAIスタートアップDeepSeekのR1推論モデルによって生成された約100万の合成数学問題でトレーニングされた。約38億のパラメータを持つPhi 4 mini reasoningは、Microsoftによれば軽量デバイスでの「組み込みチュータリング」のような教育アプリケーション向けに設計されている。パラメータはモデルの問題解決能力に大まかに対応しており、一般的にパラメータが多いモデルはパラメータが少ないモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮する。
Phi 4 reasoning：数学・科学・コーディング用途に最適化
140億パラメータを持つPhi 4 reasoningは、「高品質」なウェブデータおよび前述のOpenAIのo3-miniからの「厳選されたデモンストレーション」を使用してトレーニングされた。Microsoftによれば、このモデルは数学、科学、コーディングアプリケーションに最適とされている。
Phi 4 reasoning plus：DeepSeek R1やOpenAIのo3-miniに匹敵する性能
Phi 4 reasoning plusについては、Microsoftがすでに発表していたPhi 4モデルを推論モデルに適応させ、特定のタスクでより高い精度を達成するよう設計されている。Microsoftは、Phi 4 reasoning plusがはるかに多くのパラメータ（6,710億）を持つDeepSeek R1の性能レベルに近づいていると主張している。同社の内部ベンチマークでは、Phi 4 reasoning plusが数学スキルテストであるOmniMathにおいてo3-miniと同等のパフォーマンスを示している。Phi 4 mini reasoning、Phi 4 reasoning、Phi 4 reasoning plus、およびそれらの詳細な技術レポートは、AIデベロッパープラットフォームのHugging Faceで利用可能だ。
「ディスティレーション、強化学習、高品質なデータを使用して、これらの[新しい]モデルはサイズとパフォーマンスのバランスを取っている」とMicrosoftはブログ記事で述べている。「これらのモデルは低レイテンシー環境に十分小さいながらも、はるかに大きなモデルに匹敵する強力な推論能力を維持している。このブレンドにより、リソースが限られたデバイスでも複雑な推論タスクを効率的に実行できる。」
引用元：TechCrunch
Microsoft’s most capable new Phi 4 AI model rivals the performance of far larger systems
