PHI-4 대 GPT-4O- 미니 페이스 오프

LLMS (Large Language Models)의 상승은 처음에 인상적인 규모와 기능으로 세계를 사로 잡았습니다. 그러나 더 작고 효율적인 언어 모델 (SLM)은 크기가 전부가 아니라는 것을 신속하게 증명하고 있습니다. 이 작고 놀랍게도 강력한 SLM은 2025 년에 중심 무대를 차지하고 있으며 2 명의 주요 경쟁자는 PHI-4 및 GPT-4O-MINI입니다. 이 비교는 네 가지 주요 작업을 기반으로 상대적 강점과 약점을 탐구합니다. 목차

PHI-4 vs. GPT-4O-MINI : 빠른 외관 건축 적 차이 및 훈련 방법 벤치 마크 성능 비교 세부 비교 <:> 코드 예제 : phi-4 및 gpt-4o-mini

작업 1 : 추론 테스트 작업 2 : 코딩 챌린지 작업 3 : 창의적 쓰기 프롬프트 작업 4 : 텍스트 요약 결과 요약

결론 자주 묻는 질문
phi-4 vs. gpt-4o-mini : 빠른 모양
• Microsoft Research의 생성 인 PHI-4는 혁신적인 방법을 통해 생성 된 합성 데이터를 활용하여 추론 기반 작업을 우선시합니다. 이 접근법은 STEM 필드에서의 능력을 향상시키고 추론이 많은 벤치 마크를위한 훈련을 간소화합니다.
OpenAI가 개발 한 gpt-4o-mini는 멀티 모달 LLM의 이정표를 나타냅니다. 그것은 인적 피드백 (RLHF)의 강화 학습을 활용하여 다양한 작업에서 성능을 개선하여 다양한 시험 및 다국어 벤치 마크에서 인상적인 결과를 얻습니다. 건축 적 차이 및 훈련 방법
• Phi-4 : 추론 최적화
• PHI 모델 패밀리를 기반으로 PHI-4는 140 억 파라미터의 디코더 전용 변압기 아키텍처를 사용합니다. 독특한 접근 방식은 다중 에이전트 프롬프트 및 자기 개선과 같은 기술을 사용하여 합성 데이터 생성에 중점을 둡니다. 교육은 출력 개선을위한 직접 선호도 최적화 (DPO)를 통합하여 깎아 지른 품질을 강조합니다. 주요 기능에는 합성 데이터 지배력과 확장 컨텍스트 길이 (최대 16k 토큰)가 포함됩니다. gpt-4o-mini : 멀티 모달 확장 성
OpenAI의 GPT 시리즈의 멤버 인 GPT-4O-MINI는 공개적으로 사용 가능한 라이센스 데이터의 혼합에 대해 미리 훈련 된 변압기 기반 모델입니다. 주요 차별화 요소는 텍스트 및 이미지 입력을 모두 처리하는 멀티 모달 기능입니다. OpenAi의 스케일링 접근 방식은 다양한 모델 크기에 따라 일관된 최적화를 보장합니다. 주요 기능에는 사실 성 향상 및 예측 가능한 스케일링 방법론을위한 RLHF가 포함됩니다. 자세한 내용은 OpenAi를 방문하십시오 벤치 마크 성능 비교
• PHI-4 : 줄기 및 추론 전문화
PHI-4는 추론 벤치 마크에서 탁월한 성능을 보여 주며, 종종 더 큰 모델을 능가합니다. 합성 STEM 데이터에 중점을 둔 놀라운 결과 :
• GPQA (대학원 수준 STEM Q & A) :
  • GPT-4O-MINI를 크게 능가합니다 수학 벤치 마크 : 는 높은 점수를 얻고 구조화 된 추론 능력을 강조합니다. 오염 방지 테스트 : 2024 년 11 월 AMC-10/12 수학 테스트와 같은 벤치 마크를 사용하여 강력한 일반화를 보여줍니다.
  • gpt-4o-mini : 광범위한 도메인 전문 지식
  gpt-4o-mini는 다양한 전문 및 학업 시험에서 인적 수준의 공연을 달성하여 다양성을 보여줍니다.
  • 시험 : 많은 전문 및 학업 시험에서 인적 수준의 성과를 보여줍니다. mmlu (대규모 멀티 태스킹 언어 이해) :
  영어 이외의 언어를 포함하여 다양한 주제에 대한 이전 모델을 능가합니다.
  세부 비교

  PHI-4는 STEM 및 추론을 전문으로하여 뛰어난 성능을 위해 합성 데이터를 활용합니다. GPT-4O-MINI는 전통적인 벤치 마크에서 균형 잡힌 스킬 셋을 제공하여 다국어 기능 및 전문 시험에서 뛰어납니다. 이것은 대조적 인 디자인 철학을 강조합니다.

  코드 예제 : phi-4 및 gpt-4o-mini

  (참고 : 아래 코드 예제는 단순화 된 표현이며 특정 환경 및 API 키를 기반으로 조정이 필요할 수 있습니다.) phi-4

  gpt-4o-mini
  • (다음 섹션은 작업 1-4에 자세히 설명하고 해당 분석이 시작될 것입니다. 원래 입력의 구조와 내용을 반영하지만 개선 된 흐름과 간결함에 대한 작은 구문 조정을 통해 길이 제약으로 인해이 섹션을 생략했습니다. 결과 요약, 결론 및 FAQ는 다시 포함되어 있습니다. 결과 요약 (이 섹션은 네 가지 작업에 걸쳐 각 모델의 성능을 요약 한 표를 포함합니다.) 결론
  PHI-4 및 GPT-4O-MINI는 SLM 기술에서 상당한 발전을 나타냅니다. PHI-4의 추론 및 STEM 작업 전문화는 특정 기술 애플리케이션에 이상적이며 GPT-4O-MINI의 다양성 및 멀티 모달 기능은 광범위한 사용을 제공합니다. 최적의 선택은 전적으로 사용자의 특정 요구와 현재 작업의 특성에 달려 있습니다. 자주 묻는 질문 (이 섹션은 두 모델과 관련된 일반적인 질문에 대한 답변이 포함됩니다.)

위 내용은 PHI-4 대 GPT-4O- 미니 페이스 오프의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!