Microsoft amplía la línea de inteligencia artificial Phi-4
Como parte de una expansión estratégica de su portafolio de IA en pequeña escala, Microsoft ha introducido tres nuevos modelos de razonamiento avanzado de la familia Phi-4. Las nuevas incorporaciones — Phi-4 Mini Reasoning, Phi-4 Reasoning y Phi-4 Reasoning Plus — están diseñadas para proporcionar una alta precisión con un bajo coste computacional.
El más pequeño del trío, Phi-4 Mini Reasoning, es un modelo de 3.800 millones de parámetros orientado a casos de uso educativo. Entrenado con problemas matemáticos sintéticos generados por R1 de DeepSeek, está diseñado para facilitar el aprendizaje interactivo en dispositivos ligeros.
El modelo de razonamiento Phi-4, con 14 mil millones de parámetros, se entrenó utilizando datos en línea cuidadosamente seleccionados y ejemplos de demostración. Microsoft lo describe como ideal para aplicaciones en matemáticas, ciencias y programación, disciplinas que se benefician de la resolución de problemas basada en la lógica.
Phi-4 Reasoning Plus adapta el modelo Phi-4 anterior a un formato más adecuado para tareas de razonamiento complejas. A pesar de tener una cantidad considerablemente menor de parámetros en comparación con los 671 mil millones del DeepSeek R1, las evaluaciones internas de Microsoft indican que su rendimiento es similar. En el benchmark OmniMath, incluso iguala al o3-mini de OpenAI.
Microsoft aprovechó técnicas como la destilación de modelos, el aprendizaje por refuerzo y conjuntos de datos seleccionados para crear modelos de alto rendimiento y eficiencia. Estos modelos permiten capacidades de razonamiento avanzadas en dispositivos con hardware limitado, lo que los hace ideales para entornos en tiempo real o integrados.
Los tres modelos ahora están accesibles para los desarrolladores en Hugging Face, junto con documentación técnica para la experimentación e implementación.
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