- 小さなモデルは、Microsoft、Google、Anthropic、および中国のAlibabaによってもたらされた可能性を示しており、パラメータサイズだけでなく、言語モデル内の基本的な技術に重点が置かれている。
- MicrosoftのPhi-4 AIモデルは14Bのパラメータを搭載し、Llama 3.3 70BやOpenAIのGPT-4oをいくつかのベンチマークで上回っている。
- Phi-4の秘密の要素は、高品質の合成データであり、合成データはモデルの学習に効果的なメカニズムとされている。
- Phi-4は、推論最適化には取り組んでおらず、合成データに主眼が置かれている。
- Phi-4では、合成データが事前トレーニングと中間トレーニングの両方で使用され、構造化された多様で微妙なデータセットがモデルの学習を効果的にサポートしている。
自身の意見: 小さなモデルの重要性が増しており、高品質の合成データがモデルの性能向上に大きな影響を与えていることが明らかになっています。人工知能の分野では、データの量よりも質が重要であり、合成データの活用が今後のトレンドとなる可能性が高いと感じます。