微軟輕量化 Phi-4 模型開源，可在 Hugging Face 下載權重

相較 OpenAI 日前發表更強大的推理模型 o3 系列，微軟持續開發更強大的小型語言模型（small language model，SLM）Phi 系列，推出可從事複雜推理的 Phi-4。

微軟將 Phi-4 做為一項開源專案，已在開源機器學習社群平台 Hugging Face 提供下載權重，研究人員和開發者能夠完全存取這 140 億參數（14B）模型和權重，用於實驗和部署應用。

權重是指模型如何理解並輸出資料的數值，透過模型訓練過程才能確定，通常是透過無監督的深度學習，在此過程中，模型根據收到的輸入確定應提供哪些輸出。研究人員和模型開發者可在訓練期間向模型添加自己的設定（稱為偏差），進一步調整模型的權重。除非權重公開，否則模型通常不被視為完全開源。

2024 年 12 月，Phi-4 在微軟 Azure AI Foundry 平台推出，很快受到研究人員和開發者關注，它在數學推理和多任務語言理解等領域優於許多大型語言模型，而且運算資源相對少很多。

Phi-4 在測試高階推理和特定領域能力的基準測試有所表現，例如具挑戰性的 MATH 和 MGSM 等得分超過 80%，勝過 Google Gemini Pro 和 OpenAI GPT-4o-mini 等較大的模型。在數學推理任務表現出色，這是金融、工程及科學研究等領域的關鍵能力，而評估程式碼生成的 HumanEval 也取得令人印象深刻的結果。