微软Phi-3.5系列亮相：性能超越Gemini 1.5和GPT-4o

news2024/11/28 3:47:39

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在人工智能领域，微软从未停止过创新的步伐。尽管与OpenAI的合作为微软带来了显著的成功，但他们显然不满足于此。近日，微软再次在AI领域引发关注，正式发布了三款全新的Phi-3.5系列AI模型。这些模型不仅在多语言和多模态任务中表现优异，还在多个基准测试中超越了当前市面上最先进的AI模型，如谷歌的Gemini 1.5 Flash和OpenAI的GPT-4o。

来源：传神社区

01 Phi-3.5系列模型简介

Phi-3.5 Mini Instruct：轻量级推理的佼佼者

Phi-3.5 Mini Instruct是一款专为计算资源受限环境设计的轻量级模型，拥有38亿参数，支持128k的Token上下文长度。这款模型特别适合代码生成、数学问题求解和逻辑推理等需要强大推理能力的任务。尽管体积小巧，Phi-3.5 Mini Instruct在多语言和多轮对话任务中表现出色，甚至在长上下文代码理解的RepoQA基准测试中超越了其他类似大小的模型，如Llama-3.1-8B-instruct和Mistral-7B-instruct。

Phi-3.5 MoE：微软的“专家混合”模型

Phi-3.5 MoE（专家混合）模型是微软首次推出的此类模型，它将多种不同类型的模型整合在一个框架中，每个模型专门处理不同的任务。拥有420亿活跃参数的Phi-3.5 MoE模型在代码、数学和多语言理解方面表现出色，通常在基准测试中超越了更大的模型，如在5-shot MMLU基准测试中，这款模型在STEM、人文学科、社会科学等多个学科的不同层次上超越了GPT-4o mini。

Phi-3.5 Vision Instruct：先进的多模态推理模型

Phi-3.5 Vision Instruct模型整合了文本和图像处理功能，特别适用于图像理解、光学字符识别、图表和表格理解以及视频总结等任务。该模型通过高质量、推理密集的数据进行训练，支持128k的Token上下文长度，使其能够处理复杂的多帧视觉任务。

02 性能表现：超越市场领先者

Phi-3.5系列模型的性能在发布后迅速引起了行业内外的广泛关注和讨论。在多个独立的第三方基准测试中，Phi-3.5系列模型展现出了与市场上最先进的模型媲美的性能，甚至在某些测试中超越了包括谷歌的Gemini 1.5 Flash、Meta的Llama 3.1以及OpenAI的GPT-4o等知名AI产品。这一系列模型凭借其卓越的推理能力、多语言处理和多模态理解能力，成功在激烈的竞争中脱颖而出。

例如，在多语言MMLU基准测试中，Phi-3.5 Mini Instruct模型在多个语言任务中都取得了令人瞩目的成绩，特别是在处理复杂多语言任务时表现出了超强的适应能力。相比之下，其他更大参数的模型，如Llama 3.1-8B Instruct和Mistral-7B Instruct，在处理类似任务时往往需要更多的计算资源和时间，而Phi-3.5系列则以其精简的设计和高效的架构取得了更高的性价比。

此外，Phi-3.5 MoE模型以其“专家混合”的独特架构，在应对高强度推理任务方面表现尤为出色。在多个高难度的推理基准测试中，它的表现甚至超越了GPT-4o mini等知名模型。值得一提的是，该模型在STEM、人文学科和社会科学等多个学科的MMLU测试中，均取得了超过预期的优异成绩，为未来多学科领域的AI应用提供了新的可能性。

Phi-3.5 Vision Instruct模型在视觉任务中表现尤为突出。与传统模型相比，它不仅能够高效处理复杂的多帧视觉任务，还在图像理解、光学字符识别（OCR）和视频总结等任务中展现出更高的精度和效率。

在具体的基准测试中，Phi-3.5 Vision Instruct模型的表现甚至超越了一些拥有更大参数量的知名模型，如Gemini 1.5 Flash和GPT-4o。在诸如艺术风格识别和法证检测等任务中，Phi-3.5 Vision Instruct的表现明显优于LlaVA-Interleave-Qwen-7B和InternVL-2系列等竞争对手，而在复杂的多视图推理任务中，它也展示了出色的能力。这种卓越的性能表明，尽管Phi-3.5系列模型在参数量上更为精简，但在推理速度和资源利用效率上，远远优于其他同类模型。