- Manual sobre o Phi-3, família de modelos de IA aberta desenvolvida pela Microsoft
- Os modelos Phi-3 são atualmente os modelos de linguagem pequenos (SLMs) com melhor desempenho e melhor custo-benefício disponíveis
- Superam modelos do mesmo porte e também do porte imediatamente superior em vários benchmarks, incluindo linguagem, raciocínio, programação e matemática
Tipos e desempenho dos modelos Phi-3
- O Phi-3-mini (modelo de linguagem de 3.8B) está disponível no Microsoft Azure AI Studio, Hugging Face e Ollama
- Os modelos Phi-3 superam com ampla margem modelos de linguagem do mesmo tamanho ou maiores nos principais benchmarks
- O Phi-3-mini tem desempenho superior ao de modelos com o dobro do seu tamanho
- O Phi-3-small e o Phi-3-medium superam o desempenho de modelos muito maiores, incluindo o GPT-3.5T
- O Phi-3-small (7B) supera o GPT-3.5T em vários benchmarks de linguagem, raciocínio, programação e matemática
- O Phi-3-medium (14B) mantém essa tendência e supera o desempenho do Gemini 1.0 Pro
- O Phi-3-vision (4.2B) supera o desempenho de modelos maiores, como Claude-3 Haiku e Gemini 1.0 Pro V, em tarefas gerais de raciocínio visual, OCR e compreensão de tabelas e gráficos
Introdução ao modelo Phi Silica para o Windows Copilot
- Baseado na série de modelos Phi e especialmente projetado para a NPU dos Copilot+ PCs
- O Windows é a primeira plataforma a oferecer de forma nativa um modelo de linguagem pequeno (SLM) de última geração feito sob medida para NPU
- A API do Phi Silica, além de OCR, Studio Effects, Live Captions e a Recall User Activity API, estará disponível em junho na Windows Copilot Library
- APIs como Vector Embedding, RAG API e Text Summarization estarão disponíveis posteriormente
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