Microsoft presenta Phi-4, un nuevo modelo de IA generativa: aquí está el paquete
Microsoft ha posicionado a Phi-4 como líder en resolución de problemas matic , citando mejoras sustanciales en el rendimiento tanto con respecto a sus predecesores como a modelos comparables. La compañía dent en las capacidades del modelo de IA después de que, según se informa, Phi-4 obtuvo las mejores calificaciones en varios puntos de referencia estandarizados. En la prueba GPQA, obtuvo una puntuación de 56,1, superando el 40,9 de GPT-4o y el 49,1 de Llama-3. En la prueba de referencia MATH, Phi-4 logró 80,4, lo que refleja sus capacidades avanzadas para abordar problemas matic complejos. También se destacó en pruebas de codificación, logrando una puntuación de 82,6 en HumanEval. Además, Phi-4 demostró su destreza en escenarios del mundo real, incluidas altas puntuaciones en problemas de las competiciones estadounidenses de matic de la Asociación de matic de Estados Unidos (AMC-10/12). Estos resultados indican aplicaciones potenciales en la investigación científica, la ingeniería y la modelación financiera, campos donde la precisión y el razonamiento matic son críticos. Mientras que los modelos más grandes como el GPT-4o de OpenAI y el Gemini Ultra de Google operan con cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros, Phi-4 demuestra que las arquitecturas más pequeñas y optimizadas pueden lograr un rendimiento superior en tareas especializadas. Microsoft atribuye los avances de Phi-4 a la integración de datos sintéticos de alta calidad junto con conjuntos de datos de contenido generado por humanos, así como a mejoras no reveladas realizadas durante la capacitación posterior. Estos esfuerzos reflejan una tendencia más amplia en la industria de la IA , donde los equipos de investigación se centran cada vez más en innovaciones en el uso de datos sintéticos y la optimización posterior al entrenamiento. El director ejecutivo de Scale AI, Alexandr Wang, destacó recientemente este cambio y señaló que la industria se ha topado con un “muro de datos previo al entrenamiento” y agregó que las empresas ahora se apresurarán hacia el desarrollo de modelos de IA más eficientes. La computación importa, pero también los datos, y hemos llegado a un muro de datos previo al entrenamiento. Phi-4: rendimiento mejorado en razonamiento matic
Prepárese para el auge de los datos posterior a la capacitación. Las empresas competirán para tener los mejores datos de vanguardia: multimodales, agentes, razonamiento complejo y más.
Sigue los datos, encuentra a los ganadores.
7/8
Responsible AI and safety features
Microsoft continues to emphasize the responsible development of AI solutions, incorporating robust safety measures into Phi-4 and its predecessors. Through Azure AI Foundry, users gain access to tools designed to assess and mitigate risks across the AI development lifecycle.
These tools include prompt shields, which safeguard against inappropriate or harmful inputs, protected material detection to identify sensitive content in outputs, and groundedness detection to ensure outputs are factually accurate and relevant.
Moreover, there are features integrated into Azure AI’s Content Safety toolkit, enabling developers to apply filters and monitor applications for quality, safety, and data integrity. Real-time alerts provide timely interventions to address issues such as adversarial prompts and content deviations.
Azure AI Foundry further supports iterative model evaluations with both built-in and custom metrics, giving developers the flexibility to fine-tune the_ir AI applications for optimal performance.
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