Phi-4の紹介：大手ブランドを上回る小さなAIモデル

開発者、データサイエンティスト、またはAI愛好者であれば、言語モデルの急速な進展に注目していることでしょう。AIコミュニティでの最新の話題は、Phi-4という最先端のモデルについてです。このモデルは、自然言語処理（NLP）における可能性の限界を押し広げることを約束しています。この記事では、Phi-4が何であるかを深く掘り下げ、そのベンチマークを探求し、なぜこれほどの関心を集めているのかを議論します。その途中で、開発者の間でPostmanのより良い代替手段として人気が高まっている強力なAPI開発プラットフォームApidogについても触れます。

Phi-4とは何ですか？

Phi-4は、Phiシリーズの言語モデルの4番目のバージョンであり、Microsoft Research Labsで高度に効率的でスケーラブルなAIシステムを作成することに焦点を当てた研究者とエンジニアのチームによって開発されました。前のモデルを基に構築されたPhi-4は、いくつかのアーキテクチャの革新とトレーニング技術を導入し、これまで以上に速く、正確で、多用途性を持つようになっています。Phi-4の特に刺激的な点は、2つの異なるバリエーション、つまりPhi-4 MiniとPhi-4 Multimodalが存在し、それぞれが特定のユースケースに合わせて調整され、独自の強みと機能を提供することです。

Phi-4は、テキスト生成や要約からコード補完や質問応答まで、幅広いNLPタスクを扱うように設計されたトランスフォーマーベースのモデルです。Phi-4を際立たせるのは、比較的コンパクトなサイズを維持しながら、最先端のパフォーマンスを提供できる点であり、リソースが制約されている環境への展開をより容易にしています。

Phi-4 Mini対Phi-4 Multimodal

Phi-4 Miniは、計算負荷の大きい大きなモデルよりも高性能なAIソリューションが必要な開発者や組織のために設計されたコンパクトで軽量なバージョンです。小さいサイズにもかかわらず、Phi-4 Miniはテキストベースのタスクで現代的なパフォーマンスを発揮し、次のようなアプリケーションに最適です：テキスト生成、要約、コード補完、および質問応答。一方、Phi-4 Multimodalは、テキスト、画像、音声を含むマルチモーダル入力を処理できるように設計されたPhi-4シリーズのフラッグシップバリエーションです。これにより、複数のデータタイプにまたがる推論を必要とする複雑なタスクに対応できる多用途なツールとなっています。主要なアプリケーションには、視覚的質問応答、文書理解、音声認識と翻訳、および表やチャートの推論が含まれます。

Phi-4の主な特徴

1. 拡張されたアーキテクチャ

Phi-4は、計算負荷を減らしながら高いパフォーマンスを維持するスパースアテンションメカニズムを活用します。これにより、モデルはテキストの長いシーケンスをより効率的に処理できるようになり、文書要約やコード生成などのタスクに最適です。

2. マルチモーダル機能

Phi-4は、テキスト、画像、構造化データを含むマルチモーダル入力を処理できるように設計されています。これにより、視覚的質問応答や文書分析のような新しい応用が開かれます。

3. ファインチューニングの柔軟性

Phi-4は、LoRA（低ランク適応）やプロンプトチューニングのようなパラメータ効率の良いファインチューニング手法をサポートしています。これにより、開発者はモデルを特定のタスクに適応させることができ、全体のアーキテクチャを再訓練する必要がないため、時間と計算リソースを節約できます。

4. オープンソースおよびコミュニティドリブン

Phi-4はオープンソースのイニシアチブの一部であり、AIコミュニティ内での共同作業と革新を促進しています。開発者は、事前に訓練されたモデル、ファインチューニングスクリプト、および豊富なドキュメントにアクセスでき、迅速に作業を開始できます。

ベンチマーク：Phi-4のパフォーマンスは？

Phi-4は特にマルチモーダルタスクにおいてAIパフォーマンスの新たな基準を設定しており、視覚、音声、テキスト入力を組み合わせたタスクに対して優れた能力を発揮します。複数のモダリティをまたいで処理と推論を行う能力は、AIの分野で際立ったモデルとなっています。以下では、Phi-4の視覚、音声、マルチモーダルベンチマークでのパフォーマンスを探り、その強みと優れた点を強調します。

Phi-4の視覚および音声ベンチマーク

1. マルチモーダルパフォーマンス

Phi-4 Multimodalは、視覚と音声入力を同時に処理する能力を持ち、チャートや表の理解、文書推論といった複雑なタスクに対する多用途なツールです。視覚関連のタスクに対する合成音声入力でテストしたところ、Phi-4 Multimodalは、InternOmni-7BやGemini-2.0-Flashなどの他の最先端のオムニモデルを複数のベンチマークで上回っています。例えば：

SAi2D：Phi-4 Multimodalは93.2のスコアを達成し、Gemini-2.0-Flashの91.2を上回っています。
SChartQA：95.7のスコアを達成し、Gemini-2.0-Flash-Liteの92.1を上回っています。
SDocVQA：スコアは82.6で、Gemini-2.0-Flashの77.8を上回っています。
SInfoVQA：スコアは77.1で、Gemini-2.0-Flashの73を上回っています。

これらの結果は、Phi-4が複雑なマルチモーダルタスクを正確かつ効率的に処理できる能力を示しています。

2. 音声関連タスク

Phi-4 Multimodalは音声関連タスクにおいても素晴らしい能力を示し、自動音声認識（ASR）や音声翻訳（ST）の分野でリーディングオープンモデルとなっています。ASRとSTタスクの両方で、WhisperV3やSeamlessM4T-v2-Largeなどの専門モデルを上回っています。例えば：

OpenASRリーダーボード：Phi-4 Multimodalは、ワードエラーレート（WER）6.14%のトップポジションを獲得し、2025年2月時点での前最高記録6.5%を上回っています。
音声要約：ASRタスクで、GPT-4oに匹敵するパフォーマンスを達成し、この能力を成功裏に実装している数少ないオープンモデルの一つです。

ただし、Phi-4 Multimodalは、音声質問応答（QA）タスクにおいて、Gemini-2.0-FlashやGPT-4o-realtime-previewのモデルとわずかな何か差があり、主にその小さいモデルサイズによって事実に基づくQA知識の保持能力が制限されています。

Comparison between Phi-4-multimodal and other models

3. 視覚能力

Phi-4 Multimodalは、小型モデル（わずか5.6Bパラメータ）にもかかわらず、様々なベンチマークで強力な視覚能力を示しています。数学的および科学的推論や、文書理解、チャート推論、光学文字認識（OCR）などの一般的なマルチモーダルタスクにおいて優れています。例えば：

MMMU（val）：Phi-4は55.1を達成し、Qwen 2.5-VL-7B-Instruct（51.8）やIntern VL 2.5-8B（50.6）を上回っています。
DocVQA：93.2を達成し、Gemini-2.0-Flash（92.1）やClaude-3.5-Sonnet（95.2）に匹敵しています。

これらの結果は、Phi-4がコンパクトサイズにもかかわらず、視覚関連タスクにおいて競争力のあるパフォーマンスを維持できる能力を強調しています。

Phi-4’s ability comparison with other LLMs

主なポイント

マルチモーダルの優位性：Phi-4 Multimodalは、視覚および音声入力の同時処理を必要とするタスクにおいて優れた能力を示し、Gemini-2.0-FlashやInternOmni-7Bなどの大きなモデルを上回ります。
音声優位性：音声関連ベンチマークでのリーダーであり、特にASRや音声翻訳において、OpenASRリーダーボードで6.14%のWERを記録しています。
視覚能力：Phi-4 Multimodalは、小型サイズにもかかわらず、文書理解やOCRなどの視覚タスクにおいて大きなモデルと同等またはそれを上回るパフォーマンスを発揮しています。

これらのベンチマークでのPhi-4のパフォーマンスは、その多用途性と効率性を強調しており、マルチモーダルAIアプリケーションに取り組む開発者や研究者にとって強力なツールとなっています。

なぜPhi-4が重要なのか

Phi-4はAIの世界での単なる段階的な改善ではなく、画期的です。その理由は以下の通りです：

効率性：Phi-4のコンパクトなサイズとスパースアテンションメカニズムにより、トレーニングとデプロイがより効率的になり、コストと環境への影響を削減します。
多用途性：そのマルチモーダル機能とファインチューニングの柔軟性は、業界全体でのアプリケーションの新たな可能性を開きます。
アクセスのしやすさ：オープンソースモデルとして、Phi-4は開発者や研究者が障壁なしに実験や革新を行えるようにしています。

Apidog：最高の無料API開発ツール

最先端のツールについて話している間に、API開発を革命的に進めるプラットフォームApidogについても触れておきましょう。API設計、テスト、ドキュメント作成のために複数のツールを使い分けることに疲れているなら、Apidogはあなたのワークフローを簡素化するためにここにあります。

Apidogが際立つ理由

統合プラットフォーム：Apidogは、API設計、テスト、ドキュメント、モックを単一のプラットフォームに統合し、Postmanのようなツールの必要性を排除します。
自動テスト：API仕様から直接テストケースを生成し、組み込みの検証を使用して実行します。
スマートモックサーバー：手動スクリプトなしでリアルなモックデータを作成します。
マルチプロトコルサポート：REST、GraphQL、SOAP、WebSocketなどのプロトコルをシームレスに扱います。
APIハブ：共同体でAPIを探索し、公開してより良い可視性を得ることができます。

APIワークフローを簡素化したい開発者にとって、ApidogはPostmanの必見の代替手段です。

button

Phi-4の始め方

Phi-4を試してみる準備はできましたか？マルチモーダルタスク用のNVIDIA APIを使用して始める方法は次のとおりです：

必要なライブラリをインストールする：
まず、requestsライブラリがインストールされていることを確認してください。pipを使用してインストールできます：

pip install requests

ファイルを準備する：
処理用の画像（image.png）と音声ファイル（audio.wav）を用意します。

コードを実行する：
以下のPythonスクリプトを使用して、NVIDIA APIを介してPhi-4と対話します：

import requests, base64

invoke_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions"
stream = True

# 画像と音声ファイルをエンコードする
with open("image.png", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
with open("audio.wav", "rb") as f:
    audio_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

# ファイルのサイズが制限内であることを確認する
assert len(image_b64) + len(audio_b64) < 180_000, \
    "より大きな画像や音声のアップロードを行うには、アセットAPIを使用してください（ドキュメントを参照）"

# ヘッダーとペイロードを設定する
headers = {
    "Authorization": "Bearer $API_KEY",  # あなたのAPIキーに置き換えてください
    "Accept": "text/event-stream" if stream else "application/json"
}

payload = {
    "model": 'microsoft/phi-4-multimodal-instruct',
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": f'画像に関する音声クエリに答えてください。<img src="data:image/png;base64,{image_b64}" /><audio src="data:audio/wav;base64,{audio_b64}" />'
        }
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.10,
    "top_p": 0.70,
    "stream": stream
}

# リクエストを送信
response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)

# レスポンスを処理する
if stream:
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            print(line.decode("utf-8"))
else:
    print(response.json())

$API_KEYを実際のNVIDIA APIキーに置き換えてください。

結果を解釈する：
スクリプトは、画像と音声入力に基づいてPhi-4からの応答をストリームし、洞察や回答を提供します。

各モダリティのサポート言語

Phi-4は、さまざまなモダリティにおいて広範な言語をサポートしています：

テキスト：アラビア語、中国語、チェコ語、デンマーク語、オランダ語、英語、フィンランド語、フランス語、ドイツ語、ヘブライ語、ハンガリー語、イタリア語、日本語、韓国語、ノルウェー語、ポーランド語、ポルトガル語、ロシア語、スペイン語、スウェーデン語、タイ語、トルコ語、ウクライナ語
画像：英語
音声：英語、中国語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、日本語、スペイン語、ポルトガル語

最終的な考え

それだけのベンチマークが示す通り、Phi-4のリリースは、AI言語モデルにおける重要な飛躍を意味しており、効率性、多用途性、アクセスのしやすさを前面に押し出しています。Phi-4には、従来のNLPタスクから複雑なマルチモーダル推論に至るまでの多様なユースケースに対応するPhi-4 MiniとPhi-4 Multimodalの2つのバリエーションが用意されており、開発者、研究者、ビジネスが過度な計算コストなしで最先端のAIを活用するためのエキサイティングなツールとなっています。

その上、最高のAPI開発プラットフォームであるApidogを忘れずにチェックしてください。Postmanのより良い代替手段として注目を集めているこのプラットフォームと共に、Phi-4とApidogは、開発者により賢く、速く、効率的なシステムを構築する力を与えています。

button