Phi-2是什麼？微軟新創舉 最強小型語言模型
編譯／黃竣凱
微軟剛發布新小型語言模型Phi-2。雖然與GPT-4、Bard等大型語言模型（LLM）相比，它相對較小，只有27億個參數，但該模型可以說是非常強大。微軟聲稱， Phi-2 已可以在各種生成式 AI 基準測試中超越 Llama-2、Mistral 和 Gemini-2 等更大的模型。Phi-2是Phi-1.5的升級版本，目前已可透過 Azure AI Studio 使用。以下我們就將帶大家來了解這個微軟的新創舉。
多種能力
微軟指出，在特定任務上，Phi-2 甚至可以超越 25 倍大的模型。Phi-2 最初由微軟執行長 Satya Nadella 在 Ignite 2023 上宣布，並於不久前發布。該模型由微軟研究團隊構建，並具有「常識」、「語言理解」和「邏輯推理」等能力。
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更具成本效益
Phi-2使用「教科書等級」的資料進行訓練，其中包括合成資料集、常識、心理理論、日常活動等。它是一個基於transformer的模型，具有下一個單字預測目標等功能。不只如此，與 GPT-4 相比，在特定資料上訓練該模型，不但更容易還更具成本效益。微軟在 96 個 A100 GPU 上對 Phi-2 進行了 14 天的訓練，而根據報告，GPT-4 的訓練時間約為 90-100 天，使用了數萬個 A100 Tensor Core GPU。
優於多種大型模型
此外，微軟的 Phi-2 還可以解決複雜的數學方程式和物理問題，並能識別學生在計算中犯的錯誤。而在常識推理、語言理解、數學和編寫程式碼等基準測試中，Phi-2 的表現不但優於 13B Llama-2 和 7B Mistral，還比 70B Llama-2 大型語言模型更好，性能甚至超過擁有 3.25億參數 的 Google Gemini Nano 2。
小模型、大優勢
事實上，基於可以在功耗和計算要求較低的情況下運行，並使用較低的成本，性能優於 Llama-2 等大型語言模型，較小模型具有巨大優勢。這些模型不但可以針對特定任務進行訓練，還可以輕鬆地在設備上運行，進而減少輸出延遲。
參考資料：Indian Express
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