- Goを使用した実世界の使用事例を解決するためのポインターと参照の理解が重要
- APIパターンやクラウドネイティブテクノロジーを使用して、複雑さに対処
- 機械学習の不確実性や最適化目標の不一致、スキルギャップが失敗の原因
- Phi-4は数学推論に特化した小規模言語モデルで、合成データや有機データの活用により性能向上
- Phi-4はGPT-4を超えるSTEMに焦点を当てたQA能力を持つ
- 合成データの使用は有機データよりも優れた学習経路と推論コンテキストに適した結果をもたらす
- Phi-4はOpenAIのSIMPLE-EVALSフレームワークを使用してベンチマーク評価され、複数の面で優れた結果を示す
Phi-4の開発において合成データや有機データの活用が重要であり、機械学習の性能向上に寄与していることが示されています。Microsoftの取り組みは、従来のモデルを凌駕する結果をもたらし、合成データの利用が重要であることを強調しています。
元記事: https://www.infoq.com/news/2025/01/microsoft-phi-4/