参数量 42 亿,微软公布 SLM 小语言 AI 模型最新成员 Phi-3-vision

AI新闻7个月前发布 SUYEONE
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IT之家 5 月 26 日消息,微软近日公布了旗下小语言 AI 模型家族(SLM)最新成员“Phi-3-vision”,这款模型主打“视觉能力”,能够理解图文内容,同时据称可以在移动平台上流畅高效运行。

据介绍,Phi-3-vision 是微软 Phi-3 家族首款多模态模型,该模型的文字理解能力基于 Phi-3-mini,同时也具备 Phi-3-mini 的轻量特点,能够在移动平台 / 嵌入终端中运行;该模型参数量为 42 亿,大于 Phi-3-mini(3.8B),但小于 Phi-3-small(7B),上下文长度为 128k token,训练期间为 2024 年 2 月至 4 月。

IT之家注意到,Phi-3-vision 模型的最大特色正如其名,主要支持“图文识别能力”,号称能够理解现实世界的图片含义,还能快速识别提取图片中的文字。

微软表示,Phi-3-vision 特别适合办公场合,开发人员特别优化了该模型在识别图表和方块图 (Block diagram) 方面的理解能力,据称可以利用用户输入的信息进行推论,同时还能做出一系列结论,为企业提供战略建议,号称“效果比肩大模型”。

在模型训练方面,微软声称 Phi-3-vision 是由“多种类型图片及文字数据训练而成”,包括一系列“经过严选的公开内容”,例如“教科书等级”教育材料、代码、图文标注数据、现实世界知识、图表图片、聊天格式等内容,从而确保模型输入内容的多样性。为了确保隐私,微软声称他们所使用的训练数据“可追溯”不包含任何个人信息。

性能方面,微软提供了 Phi-3-vision 相较于字节跳动 Llama3-Llava-Next(8B)、微软研究院和威斯康星大学、哥伦比亚大学合作的 LlaVA-1.6(7B)、阿里巴巴通义千问 QWEN-VL-Chat 模型等竞品模型的比较图表,其中显示 Phi-3-vision 模型在多个项目上表现优异

目前微软已经将该模型上传至 Hugging Face,感兴趣的小伙伴们可以访问项目地址:点此进入

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