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Phi-4-reasoning-plus 模型

Phi-4-reasoning-plus 是由微软研究院开发的最先进的推理模型。它通过监督学习和强化学习对 Phi-4 进行了微调,旨在处理数学、科学和编码中的高级推理任务。

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Phi-4-reasoning-plus 是由微软研究院开发的高级推理模型。它通过在链式思维轨迹数据集上进行监督学习和强化学习,从 Phi-4 模型微调而来。该模型旨在在推理任务中表现出色,特别是在数学、科学和编码方面。它采用了一个具有 140 亿参数的密集解码器仅 Transformer 架构,并针对文本输入进行了优化,尤其是在聊天格式中。模型的训练涉及 160 亿个标记,约有 83 亿个独特标记,使用 32 个 H100-80G GPU 在 2.5 天内完成。该模型生成的文本响应包含推理链式思维块,后跟总结块,使其适合需要深度、多步骤推理或广泛上下文的任务。

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Phi-4-reasoning-plus 已在多个基准上进行了评估,包括 AIME、GPQA-Diamond、OmniMath 和 LiveCodeBench,展示了在推理密集型任务中的强大表现。该模型还支持 Ollama、llama.cpp 和任何与 Phi-4 兼容的框架。它在 MIT 许可证下发布,旨在用于通用 AI 系统和应用,特别是在内存/计算受限的环境和延迟受限的场景中。

该模型通过监督微调采用了强大的安全后训练方法,遵循微软的安全指南。它经过了广泛的安全评估,包括对抗性对话模拟和微软独立 AI 红队的评估。尽管具备强大能力,开发者仍应意识到模型的局限性,例如潜在的偏见、不准确性以及在选举关键查询中的缺陷率升高。鼓励开发者在部署模型时应用负责任的 AI 最佳实践,并确保遵守相关法律法规。

  • 类别AI 模型与大语言模型
  • 定价模式开源
  • 部署云端
  • 平台网页版

  • 最先进的推理模型

  • 从 Phi-4 微调而来

  • 140 亿参数

  • 密集解码器仅 Transformer 架构

  • 在 160 亿个标记上训练

  • 支持聊天格式输入

  • 生成推理链式思维和总结块

  • 强大的安全后训练方法

  1. 访问页面:访问 Hugging Face 模型页面

  2. 加载模型:下载并加载 Phi-4-reasoning-plus 模型

  3. 配置环境:设置所需依赖的环境

  4. 集成:在您的应用中使用该模型

  5. 微调:如有必要,调整模型以适应特定任务

  • 高级推理
  • 编码辅助
  • 研究加速
  • 通用 AI
  • 内存受限环境

Microsoft 旗下产品

Phi-2 语言模型 中的模型。

Phi-4-reasoning-plus 模型 评价

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