Microsoft의 Phi-4-reasoning 모델은 더 큰 모델보다 성능이 뛰어나며, 여러분의 노트북이나 휴대폰에서 실행됩니다.
- Microsoft는 Phi 시리즈의 컴팩트한 언어 모델을 확장하여 고급 추론 작업을 위한 세 가지 새로운 변형을 출시했습니다: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus, Phi-4-mini-reasoning.
- 새로운 모델들은 복잡한 문제를 구조화된 추론과 내부 반성을 통해 처리하도록 최적화되었으며, 낮은 하드웨어 성능의 모바일 장치에서도 실행될 수 있도록 설계되었습니다.
- Phi-4-reasoning 모델은 140억 개의 파라미터를 가지고 있으며 OpenAI의 o3-mini로부터의 추론 경로를 사용하여 학습되었습니다. Phi-4-reasoning-plus는 강화학습을 추가하여 더 많은 토큰을 처리함으로써 정확성을 높였지만 응답 시간과 계산 비용도 증가합니다.
- Microsoft에 따르면 두 모델은 오히려 더 큰 언어 모델들보다 성능이 우수하며, DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B와 같은 70억 파라미터 모델을 능가합니다.
- AIME-2025 기준에서 Phi 모델은 6710억 파라미터를 가진 DeepSeek-R1 모델도 초과합니다.
- 성능 향상은 수학 및 과학 분야에 한정되지 않고 프로그래밍, 알고리즘 문제 해결 및 계획 작업에서도 우수한 결과를 보여줍니다.
- 가장 작고 모바일에 적합한 Phi-4-mini-reasoning은 38억 파라미터를 포함하며 교육 도구 및 튜터링 시스템에 사용되는 내장형 응용 프로그램에 최적화되었습니다.
- Phi-4-mini-reasoning은 수학 문제 해결에서 OpenAI의 o1-mini와 같은 모델의 성능을 재현하거나 초과합니다.
- 모든 모델들은 Azure AI Foundry와 Hugging Face에서 무료로 제공됩니다.
- Microsoft는 새로운 모델들이 Windows 시스템에서 사용하기 위해 이미 최적화되었으며, Copilot+ PC에 배치된 Phi Silica 모델이 Outlook에서 오프라인 요약 및 화면상의 문맥적 텍스트 기능을 제공하는 "클릭 기능"에 통합되어 있으며, 더 빠른 응답과 낮은 전력 소모를 가능하게 합니다.
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