De AI-ruimte is in rep en roer geweest met opwindende ontwikkelingen, en deze week is bijzonder opmerkelijk geweest. We hebben de release van LLaMA 3 gezien, het beste open-source grote taalmodel tot nu toe, en nu hebben we de introductie van de Phi-3-modellen van het Microsoft AI-team.

De Phi-3 is de derde iteratie van de Phi-familie, een reeks nieuwe kleine modellen die gebruikmaken van dezelfde trainingtechnieken als Phi-2. Het doel is om kleine maar hoogwaardige modellen te produceren. Met de release van Phi-3 heeft Microsoft vier nieuwe modellen onder deze paraplu geïntroduceerd:

1. Phi-3 Mini: Een model met een context venster van 4K.
2. Phi-3 Mini 128K: Een nog indrukwekkender model met een enorm context venster van 128K, ondanks zijn kleine omvang van slechts 3,8 miljard parameters.
3. Phi-3 Small: Een model met 7 miljard parameters dat beter presteert dan modellen als Megatron en LLaMA 3.
4. Phi-3 Medium: Een model met 14 miljard parameters dat de prestaties van GPT-3.5 en Megatron op verschillende benchmarks overtreft, waaronder de MML Benchmark, die multi-range taken beoordeelt.

Het opvallende kenmerk van deze Phi-3-modellen is hun uitzonderlijke efficiëntie en prestaties, zelfs op mobiele apparaten. De 4-bit gekwantificeerde Phi-3 Mini kan meer dan 12 tokens per seconde genereren op een iPhone 14, wat zijn vermogen om native te draaien op een breed scala aan apparaten demonstreert.

Om aan de slag te gaan met de Phi-3-modellen, kunt u de Transformers-bibliotheek van Hugging Face gebruiken of de modellen lokaal installeren met behulp van LM Studio. De modellen zijn ontworpen voor algemene kennisgebaseerde taken, zoals vraag-antwoord, in plaats van complexe code generatie of redenering.

De Phi-3-modelfamilie bestaat uit vier verschillende modellen, elk met zijn eigen technische specificaties:

1. Phi-3 Mini:

   • Gebaseerd op de Transformer decoder-architectuur
   • Standaard context lengte van 4.000 tokens
   • Ook beschikbaar met een langere context versie, Phi-3 Mini 128k, die de context lengte uitbreidt tot 128.000 tokens met behulp van de Long Range Approach
   • Deelt dezelfde bloktructuur en tokenizer als het Llama 2-model

2. Phi-3 Small:

   • Een model met 7 miljard parameters
   • Maakt gebruik van dezelfde tokenizer en architectuur als de Phi-3 Mini-modellen
   • Standaard context lengte van 8.000 tokens

3. Phi-3 Medium:

   • Een model met 14 miljard parameters
   • Behoudt dezelfde tokenizer en architectuur als het Phi-3 Mini-model
   • Getraind op een iets groter dataset in vergelijking met de kleinere modellen

4. Phi-3 Mini (4-bit gekwantificeerd):

   • Een gekwantificeerde versie van het Phi-3 Mini-model
   • Ontworpen voor efficiënte inzet op mobiele apparaten, zoals de iPhone 14 met de A16 Bionic-chip
   • In staat om meer dan 12 tokens per seconde te genereren op de iPhone 14

De release van de Phi-3-modellen van het Microsoft AI-team is een belangrijke ontwikkeling geweest in de AI-ruimte. Deze modellen, die de derde iteratie zijn van de Phi-familie, maken gebruik van dezelfde trainingtechnieken als Phi-2 om kleine maar hoogwaardige taalmodellen te produceren.

De Phi-3-lijn omvat vier verschillende modellen, elk met zijn eigen unieke mogelijkheden en prestatie-eigenschappen:

1. Phi-3 Mini: Dit model heeft een context venster van 4K en toont indrukwekkende efficiëntie in een compact formaat.
2. Phi-3 Mini 128K: Dit model gaat nog verder, met een enorm context venster van 128K, een opmerkelijke prestatie voor een model van deze omvang.
3. Phi-3 Small: Dit voorbeeldmodel heeft al de prestaties van grotere modellen als Megatron en LLaMA 3 overtroffen.
4. Phi-3 Medium: Het grootste van de Phi-3-modellen, dit model met 14 miljard parameters presteert beter dan zelfs de krachtige GPT-3.5 en Megatron 8.7B op verschillende benchmarks.

Wanneer ze worden geëvalueerd op de MML Benchmark, die multi-range taakprestaties beoordeelt, hebben de Phi-3-modellen opmerkelijke resultaten laten zien. De Phi-3 Mini en Phi-3 Small-modellen hebben modellen als LLaMA 3 en Gamma 7B overtroffen, wat hun vermogen om uit te blinken in kennisgebaseerde taken demonstreert.

De Phi-3-modellen, waaronder de Phi-3 Mini, Phi-3 Mini 128k, Phi-3 Small en Phi-3 Medium, kunnen op verschillende manieren worden benaderd en ingezet:

1. Met behulp van Hugging Face: Alle vier Phi-3-modellen zijn beschikbaar op de Hugging Face Hub. U kunt de Hugging Face Transformers-bibliotheek gebruiken om deze modellen te laden en te gebruiken in uw Python-applicaties.

2. Lokaal installeren met LLM Studio: U kunt de Phi-3-modellen ook lokaal installeren met behulp van LLM Studio. Kopieer gewoon de modelkaart, open LLM Studio en plak de modelkaart in het zoekvenster. Klik vervolgens op de installatie knop om het model te downloaden en in te stellen op uw lokale machine.

3. Inzetten op mobiele apparaten: Een van de belangrijkste voordelen van de Phi-3-modellen is hun vermogen om efficiënt te draaien op mobiele apparaten. Het 4-bit gekwantificeerde Phi-3 Mini-model kan meer dan 12 tokens per seconde genereren op een iPhone 14 met de A16 Bionic-chip.

Het Phi-3-taalmodel van Microsoft AI is een krachtig hulpmiddel dat kan worden ingezet voor een verscheidenheid aan use cases. Ondanks zijn compacte formaat heeft Phi-3 indrukwekkende prestaties laten zien op een reeks benchmarks, waarbij het vaak grotere modellen als GPT-3 overtreft.

Een sleutelkracht van Phi-3 is zijn efficiëntie, waardoor het kan worden ingezet op mobiele apparaten en andere omgevingen met beperkte middelen. Dit maakt het geschikt voor toepassingen waar snelle, on-the-go reacties vereist zijn, zoals virtuele assistenten of chatbots.

Bovendien maakt de sterke prestatie van het model op kennisgebaseerde taken het tot een waardevolle asset voor vraag-antwoord systemen, inhoudssamenvattingen en informatieretrieval. Ontwikkelaars kunnen Phi-3 integreren in hun applicaties om gebruikers te voorzien van bondige en accurate antwoorden op hun vragen.

Hoewel het Phi-3-model indrukwekkende prestaties heeft laten zien op een reeks benchmarks, is het belangrijk om de beperkingen en use cases te overwegen waar het mogelijk niet de optimale keuze is. Zoals vermeld in de video, is het Phi-3-model in de eerste plaats ontworpen voor algemene kennisgebaseerde taken en vraag-antwoord, in plaats van complexe code generatie of probleemoplossing.

Voor taken die meer geavanceerde redenering vereisen, zoals het bouwen van complexe software-applicaties of het oplossen van ingewikkelde problemen, is het Phi-3-model mogelijk niet de beste keuze. In dergelijke gevallen kunnen grotere en meer gespecialiseerde taalmodellen, zoals GPT-3 of LLaMA, beter geschikt zijn, omdat ze zijn getraind op een bredere reeks gegevens en complexere taken aan kunnen.

Bovendien kan het Phi-3-model, ondanks zijn compacte formaat, nog steeds aanzienlijke rekenkracht vereisen voor inzet, vooral op mobiele apparaten of in omgevingen met beperkte middelen. In dergelijke scenario's kunnen zelfs kleinere modellen als de Phi-3 Mini of Phi-3 Small meer geschikt zijn, omdat ze een balans kunnen bieden tussen prestaties en efficiëntie.