Nuovo arrivato nella famiglia dei modelli di AI “Phi”: ecco “Phi-4”, un’intelligenza artificiale che, seppur di piccole dimensioni, è in grado di risolvere problemi matematici complessi grazie all’uso di dataset sintetici di alta qualità e a significativi miglioramenti nei processi di addestramento.
Microsoft Phi-4: piccole dimensioni, grandi capacità
Con soli 14 miliardi di parametri (per intenderci, GPT-4 ne ha 1,8 mila miliardi), Phi-4 è sì un modello di AI “piccolo”, ma è comunque un grande passo avanti nella ricerca di modelli più efficienti e performanti. E questo per via dell’approccio adottato da Microsoft per l’addestramento, che combina l’uso di set di dati sintetici di alta qualità con avanzate tecniche di perfezionamento post-addestramento.
Ma non solo. Lo stesso processo di creazione di Phi-4 ha visto l’impiego di diverse tecniche avanzate per la generazione di dati sintetici, tra cui prompt multi-agente, flussi di lavoro di auto-revisione e inversione delle istruzioni.
La scelta di affidarsi prevalentemente a dati sintetici per l’addestramento ha portato a risultati sorprendenti, soprattutto in ambito matematico. Infatti, come riportato nel blog ufficiale di Microsoft, da alcuni test è emerso che Phi-4 è capace di superare nel calcolo non solo modelli di dimensioni simili, ma anche soluzioni molto più grandi come Gemini 1.5 Pro.
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I limiti del piccolo modello di AI
Nonostante i risultati notevoli, Phi-4 presenta alcune limitazioni.
La sua ridotta capacità di memoria e di calcolo, rispetto a modelli più grandi, lo rende meno affidabile nella conoscenza di fatti complessi, dove può incorrere in “allucinazioni”. Inoltre, la precisione nel seguire istruzioni dettagliate non raggiunge ancora i livelli dei modelli di punta.
Al momento, Phi-4 è disponibile esclusivamente tramite Azure AI Foundry, la nuova piattaforma di sviluppo di Microsoft. Questa accessibilità limitata è pensata per favorire applicazioni di ricerca avanzata, con un utilizzo regolato da licenze specifiche.
