過去幾年，借助Scaling Laws的魔力，預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集不斷增大，使得大模型的參數(shù)量也可以越做越大，從五年前的數(shù)十億參數(shù)已經(jīng)成長到今天的萬億級，在各個(gè)自然語言處理任務(wù)上的性能也越來越好。

但Scaling Laws的魔法只能施加在「固定」的數(shù)據(jù)源上，即模型如果能夠以一種新的方式與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互的話，就能實(shí)現(xiàn)「小模型戰(zhàn)勝大模型」的效果。

微軟此前關(guān)于Phi系列模型的研究工作，已經(jīng)證實(shí)了「基于LLM的web數(shù)據(jù)過濾」和「LLM合成數(shù)據(jù)」的結(jié)合，使得2.7B參數(shù)量的Phi-2可以匹敵25倍參數(shù)量大模型的性能。

最近，微軟再次升級了Phi-3系列模型，最小尺寸的phi-3-mini（3.8B參數(shù)量）在更大、更干凈的數(shù)據(jù)集（包含3.3T個(gè)tokens）上進(jìn)行訓(xùn)練，在各大公開的學(xué)術(shù)基準(zhǔn)和內(nèi)部測試中，實(shí)現(xiàn)了與Mixtral 8x7B和GPT-3.5等大尺寸模型的性能。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2404.14219.pdf

相比上一代模型，phi-3還進(jìn)一步調(diào)整了其穩(wěn)健性、安全性和聊天格式，并且還提供了一些針對4.8T個(gè)tokens訓(xùn)練的7B（phi-3-small）和14B模型（phi-3-medium）的初步參數(shù)縮放結(jié)果，兩者的能力都明顯高于phi-3-mini

phi-3-mini的尺寸也足夠小，可以部署在手機(jī)上離線使用。

小模型也有大實(shí)力

phi-3-mini的基礎(chǔ)模型的參數(shù)量為3.8B，采用Transformer解碼器架構(gòu)，默認(rèn)上下文長度為4K，加長版（phi-3-mini-128K）通過LongRope技術(shù)將上下文擴(kuò)展至128K

為了更好地服務(wù)于開源社區(qū)，phi-3-mini在構(gòu)建時(shí)借鑒了Llama-2模型的塊結(jié)構(gòu)，并使用了相同分詞器，詞表大小為32064，也就意味著「Llama-2系列模型相關(guān)的包」可以直接適配到phi-3-mini上。

模型參數(shù)設(shè)置上，隱藏層維度為3072、具有32個(gè)頭、總共32層，使用bfloat16訓(xùn)練了3.3T個(gè)tokens

phi-3-mini還針對聊天進(jìn)行了微調(diào)，使用的模板為：

此外，研究人員還推出了phi-3-small模型，參數(shù)量為7B，利用tiktoken分詞器以實(shí)現(xiàn)更佳的多語言分詞性能，詞匯量為100352，默認(rèn)上下文長度為8K；該模型遵循7B模型類別的標(biāo)準(zhǔn)解碼器架構(gòu)，總共有32個(gè)層和4096個(gè)隱藏層維度，為了最小化KV緩存占用，模型還采用了分組查詢注意力機(jī)制，每4個(gè)query共享1個(gè)key

此外，phi-3-small交替使用稠密注意力和塊稀疏注意力層，以進(jìn)一步減少KV緩存占用量，同時(shí)保持長上下文的檢索性能；該模型還額外使用了10%的多語言數(shù)據(jù)。

手機(jī)端的強(qiáng)大語言模型

得益于phi-3-mini小巧的體積，在量化到4bit的情況下，僅占用大約1.8GB的內(nèi)存。

研究人員在iPhone 14（搭載A16 Bionic芯片）上部署了量化后的phi-3-mini模型，在完全離線運(yùn)行的狀態(tài)下，實(shí)現(xiàn)了每秒12個(gè)tokens的超高性能。

訓(xùn)練方法

模型的訓(xùn)練遵循「Textbooks Are All You Need」的工作序列，利用高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來提升小型語言模型的性能，同時(shí)突破了標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)模法則（scaling-laws）：phi-3-mini僅用3.8B的總參數(shù)量，就能達(dá)到GPT-3.5或Mixtral等高性能模型的水平（Mixtral的總參數(shù)量為45B）。

模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括來自各種開放互聯(lián)網(wǎng)源的經(jīng)過嚴(yán)格篩選的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，以及合成的LLM生成數(shù)據(jù)。

預(yù)訓(xùn)練分為兩個(gè)不相交且連續(xù)的階段：

第一階段主要使用網(wǎng)絡(luò)資源，主要目的是教導(dǎo)模型通用知識和語言理解的能力；

第二階段結(jié)合了經(jīng)過更嚴(yán)格篩選的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（第一階段使用的子集）和一些合成數(shù)據(jù)，教授模型邏輯推理和各種專業(yè)技能。

數(shù)據(jù)最優(yōu)范圍（Data Optimal Regime）

與以往在「計(jì)算最優(yōu)范圍」或「過度訓(xùn)練范圍」訓(xùn)練語言模型的工作不同，研究人員主要關(guān)注在「特定規(guī)模下」的數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過校準(zhǔn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使其更接近小型模型的數(shù)據(jù)最優(yōu)范圍。

主要篩選網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以包含正確水平的「知識」能力，并保留更多可能提高模型「推理能力」的網(wǎng)頁，例如英超聯(lián)賽某一天的比賽結(jié)果可能對大模型來說算比較好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但對phi-3-mini來說，則需要去除這類信息，以便為迷你尺寸模型的「推理」留出更多模型容量。

為了在更大尺寸的模型上驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究人員訓(xùn)練了一個(gè)14B尺寸的phi-3-medium模型，總共處理了4.8T個(gè)tokens（與phi-3-small相當(dāng)），結(jié)果發(fā)現(xiàn)，某些性能指標(biāo)從7B參數(shù)提升到14B參數(shù)時(shí)的改善，并沒有從3.8B參數(shù)提升到7B參數(shù)時(shí)那么明顯，可能意味著數(shù)據(jù)組合需要進(jìn)一步優(yōu)化，以便更好地適應(yīng)14B參數(shù)模型的「數(shù)據(jù)最優(yōu)狀態(tài)」。

后處理

在phi-3-mini的訓(xùn)練后處理中，主要包括兩個(gè)階段：

1. 有監(jiān)督微調(diào)（SFT）

SFT使用了經(jīng)過精心策劃的、跨多個(gè)不同領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括數(shù)學(xué)、編程、邏輯推理、對話、模型特性和安全性等，在訓(xùn)練初期只使用英語的樣本。

2. 直接偏好優(yōu)化（DPO）

DPO的數(shù)據(jù)則包括了聊天格式的數(shù)據(jù)、邏輯推理任務(wù)，以及負(fù)責(zé)任的人工智能（RAI）相關(guān)的工作。

研究人員利用DPO引導(dǎo)模型避免不良行為，主要方法是將這些不希望出現(xiàn)的結(jié)果標(biāo)記為「拒絕」。

除了在數(shù)學(xué)、編程、邏輯推理、魯棒性和安全性方面的提升外，訓(xùn)練后處理還使得語言模型轉(zhuǎn)變成了一個(gè)用戶可以高效且安全地進(jìn)行交互的AI助手。

在長上下文版本phi-3-mini-128K中，首先是在模型訓(xùn)練的中期引入長上下文，然后在訓(xùn)練后處理階段，同時(shí)使用SFT和DPO，進(jìn)行長-短上下文混合的訓(xùn)練。

學(xué)術(shù)基準(zhǔn)性能

研究人員在一系列公開基準(zhǔn)測試中，對比了phi-2、Mistral-7b-v0.1、Mixtral-8x7b、Gemma 7B、Llama-3-instruct8b和GPT-3.5模型的常識推理、邏輯推理能力。

從結(jié)果來看，phi-3-mini模型以3.8b的體量超越了一眾7B, 8B模型，甚至Mixtral(8*7b)都敗下陣來，和GPT-3.5各有勝負(fù)，算是打了個(gè)平手。

同尺寸下，7b尺寸的Phi-3-small性能提升相當(dāng)明顯。

目前，評估語言模型的標(biāo)準(zhǔn)方法是使用少量樣本提示（few-shot prompts），模型都是在溫度設(shè)置為0的情況下進(jìn)行評估。

安全性

Phi-3-mini的構(gòu)建嚴(yán)格遵守了微軟的負(fù)責(zé)任人工智能（AI）準(zhǔn)則，整個(gè)開發(fā)過程囊括了在模型訓(xùn)練后進(jìn)行安全對齊、通過紅隊(duì)策略進(jìn)行測試、以及自動化的評估，覆蓋了眾多與負(fù)責(zé)任AI相關(guān)的潛在風(fēng)險(xiǎn)類別。

模型的訓(xùn)練過程中用到了一些提升模型有用性和無害性的數(shù)據(jù)集，其中部分基于先前研究的啟發(fā)進(jìn)行了調(diào)整，并結(jié)合了多個(gè)由微軟內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)集，以針對訓(xùn)練后的安全處理中的負(fù)責(zé)任AI風(fēng)險(xiǎn)類別進(jìn)行優(yōu)化。

微軟內(nèi)部的獨(dú)立紅隊(duì)對phi-3-mini進(jìn)行了細(xì)致的審查，旨在訓(xùn)練后的階段識別出進(jìn)一步改進(jìn)的空間；研究團(tuán)隊(duì)根據(jù)紅隊(duì)的反饋，精心挑選并創(chuàng)建了額外的數(shù)據(jù)集以解決問題，顯著降低了模型生成有害回復(fù)的頻率。

在內(nèi)部進(jìn)行的負(fù)責(zé)任AI基準(zhǔn)測試中，與phi-2、Mistral-7b-v0.1、Gemma 7b和Llama-3-instruct-8b等模型相比，phi-3-mini-4k和phi-3-mini-128k展現(xiàn)出了更好的性能。

測試過程中，使用GPT-4來模擬五種不同類別的多輪對話，并以此來評估模型的回復(fù)。

測試中的「無根據(jù)性」（ungroundedness）評分從0（fully grounded）到4（not grounded），用來衡量模型回應(yīng)的信息是否與給定的提示相關(guān)。

在其他風(fēng)險(xiǎn)類別中，模型的回應(yīng)根據(jù)其有害性的嚴(yán)重程度被評分，范圍從0（無傷害）到7（極度傷害）；缺陷率（DR-x）通過計(jì)算得分等于或超過x嚴(yán)重度的樣本比例來得出。

Phi-3-mini的缺陷

在大型語言模型的能力方面，phi-3-mini雖然在語言理解力和推理能力上與更大型的模型旗鼓相當(dāng)，但由于其規(guī)模的限制，在處理某些特定任務(wù)時(shí)仍然存在一些固有的局限性。

簡單來說，這個(gè)模型并沒有足夠的內(nèi)存空間去存儲海量的事實(shí)性知識，在一些需要大量背景知識的任務(wù)上表現(xiàn)得尤為明顯，比如在TriviaQA問答任務(wù)中的表現(xiàn)就不夠好，但這個(gè)問題可以通過與搜索引擎的結(jié)合使用來解決。

左：無搜索；右：有搜索

模型的容量限制還體現(xiàn)在將語言限制為英語，對于小型語言模型來說，探索其多語言能力是未來一個(gè)重要的發(fā)展方向，通過增加多語言數(shù)據(jù)，目前已經(jīng)取得了一些初步的積極結(jié)果。

此外，研究人員表示，雖然花了很大的努力讓模型遵循負(fù)責(zé)任人工智能（RAI）的原則，但和其他大多數(shù)大型語言模型一樣，phi-3-mini在處理事實(shí)性錯(cuò)誤（幻覺）、偏見的再現(xiàn)或放大、不當(dāng)內(nèi)容生成以及安全問題等方面仍然存在挑戰(zhàn)。

通過使用精心策劃的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、針對性的后期訓(xùn)練調(diào)整，以及吸納紅隊(duì)測試的反饋，已經(jīng)在很大程度上緩解了這些問題，但要完全克服這些難題，仍然有很長的路要走，需要進(jìn)行更多的研究和改進(jìn)。