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微軟發(fā)文:27 億參數(shù)的 Phi-2 AI 模型性能優(yōu)于谷歌 32 億參數(shù)的 Gemini Nano-2

人工智能
微軟公司今天發(fā)布新聞稿,表示旗下的 Phi-2 2.7B 模型,在多個方面都優(yōu)于谷歌發(fā)布的 Gemini Nano-2 3.2B。

12 月 13 日消息,微軟公司今天發(fā)布新聞稿,表示旗下的 Phi-2 2.7B 模型,在多個方面都優(yōu)于谷歌發(fā)布的 Gemini Nano-2 3.2B。

Phi-2 2.7B 模型

IT之家今年 11 月報(bào)道,微軟在 Ignite 2023 大會上,宣布了擁有 27 億參數(shù)的 Phi-2,性能方面相比較此前版本有明顯提升。

微軟于今年 6 月發(fā)布 Phi-1,只有 13 億參數(shù),適用于 QA 問答、聊天格式和代碼等等場景。該模型完全基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,在基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)比同類模型高出 10 倍。

微軟今年 9 月更新發(fā)布了 Phi-1.5 版本,同樣為 13 億參數(shù),可以寫詩、寫電子郵件和故事,以及總結(jié)文本。在常識、語言理解和推理的基準(zhǔn)測試中,該模型在某些領(lǐng)域能夠跟上多達(dá) 100 億個參數(shù)的模型。

微軟現(xiàn)在更新發(fā)布的 Phi-2 擁有 27 億參數(shù),規(guī)模雖然比此前版本翻番,但相比較其它主流語言模型,依然小很多。

微軟表示 Phi-2 在邏輯推理和安全性方面顯示出顯著的改進(jìn)。通過正確的微調(diào)和定制,小型語言模型是云和邊緣應(yīng)用程序的強(qiáng)大工具。

谷歌 Gemini Nano-2 3.2B

Gemini Nano 是一個專門為在小型設(shè)備上本地運(yùn)行而構(gòu)建的模型版本,最新 2.0 版本有 32 億參數(shù),將率先裝備在 Pixel 8 Pro 機(jī)型上。

在錄音場景下,選中錄音文件并點(diǎn)擊“Transcript(文本稿)”標(biāo)簽,再點(diǎn)擊頂部的“總結(jié)”按鈕,該 App 將會生成多條與錄音內(nèi)容有關(guān)的要點(diǎn)。

在 Gboard 輸入法中,Gemini Nano 將會實(shí)現(xiàn)“具有對話意識的高質(zhì)量回復(fù)”,其中 WhatsApp 將是第一個支持智能回復(fù)的 App,明年其他 App 也將陸續(xù)獲得支持。

對比

微軟在最新博文中,對比了 Phi-2 模型和谷歌的 Gemini Nano-2 模型,表示 Phi-2 多項(xiàng)性能均優(yōu)于 Gemini Nano-2 模型。

微軟還對比表示其 Phi-2 性能,已經(jīng)超過了 70 億參數(shù)和 130 億參數(shù)的 Llama-2,以及 70 億參數(shù)的 Mistral。

IT之家附上微軟官方博文地址,感興趣的用戶可以深入閱讀。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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