Microsoft zaprezentował najnowszy model sztucznej inteligencji z rodziny Phi – Phi-4, który stanowi kolejny krok w rozwoju generatywnej AI.
Według firmy, Phi-4 wyróżnia się na tle swoich poprzedników szczególnie w dziedzinie rozwiązywania problemów matematycznych. Jest to zasługą znaczącej poprawy w jakości danych treningowych, co oznacza bardziej precyzyjne wyniki w różnych zastosowaniach. Microsoft podkreśla, że rozwój tego modelu opartego na sztucznej inteligencji był możliwy dzięki zastosowaniu zarówno wysokiej jakości syntetycznych zestawów danych, jak i treści generowanych przez ludzi, co pozwoliło uzyskać bardziej zaawansowane rozwiązania.
Począwszy od czwartkowego wieczoru, dostęp do Phi-4 jest bardzo ograniczony i możliwy wyłącznie za pośrednictwem nowej platformy rozwojowej Microsoftu – Azure AI Foundry. Jest ona obecnie udostępniana wyłącznie do celów badawczych na mocy specjalnej licencji badawczej Microsoftu. To strategiczne podejście ma na celu zebranie opinii naukowców i dopracowanie modelu przed potencjalnym rozszerzeniem jego dostępności.
Phi-4 to jeden z tzw. „małych” modeli językowych o wielkości 14 miliardów parametrów. Konkurencja w tym obszarze technologii AI jest coraz większa, a modele takie jak GPT-4o Mini, Gemini 2.0 Flash czy Claude 3.5 Haiku oferują alternatywne rozwiązania w podobnej skali. Niewielkie modele cieszą się rosnącą popularnością, ponieważ są efektywniejsze pod względem wydajności oraz bardziej ekonomiczne w użytkowaniu, szczególnie w zastosowaniach wymagających szybkiego przetwarzania danych. Postęp w ich wydajności przez ostatnie lata pozwala na wdrażanie coraz bardziej zaawansowanych funkcji w niewielkich systemach.
W przypadku Phi-4 kluczowe znaczenie miało wdrożenie innowacji w dziedzinie syntetycznych danych treningowych. Współczesne laboratoria AI, takie jak Scale AI, zwracają coraz większą uwagę na ten aspekt. Jak zauważył CEO Scale AI, Alexandr Wang, na platformie społecznościowej X (dawniej Twitter), przemysł AI stoi obecnie przed wyzwaniem związanym z ograniczeniem dostępności odpowiednich danych treningowych, co jest nazywane „ścianą danych pretreningowych”. Z tego powodu firmy intensyfikują wysiłki wokół doskonalenia danych syntetycznych, co ma ogromny wpływ na przyszłość AI.
Warto podkreślić, że Phi-4 jest pierwszym modelem z serii Phi wprowadzonym na rynek po odejściu Sébastiena Bubecka – jednego z wiceprezesów ds. sztucznej inteligencji w Microsoft. Bubeck był kluczową postacią odpowiedzialną za rozwój wcześniejszych modeli generatywnej AI tej firmy, a w październiku ogłosił, że dołącza do OpenAI. Jego odejście z Microsoftu zwiększa zainteresowanie dalszymi losami zarówno Phi-4, jak i całej serii Phi, której rozwój teraz znajduje się w rękach innych liderów zespołu AI.
Najnowsze osiągnięcie Microsoftu wskazuje na coraz większy potencjał generatywnych, a zarazem kompaktowych modeli sztucznej inteligencji. Wykorzystanie ich w aplikacjach biznesowych, naukowych czy edukacyjnych pokazuje, jak bardzo technologie te zbliżają nas do automatyzacji codziennych i specjalistycznych zadań na niespotykanym dotąd poziomie.
