개발자, 데이터 과학자 또는 AI 열광자라면, 아마도 언어 모델의 빠른 발전을 주목하고 있을 것입니다. AI 커뮤니티의 최신 화제는 Phi-4에 관한 것으로, 자연어 처리(NLP)에서 가능한 경계를 확장하겠다고 약속하는 최첨단 모델입니다. 이 기사에서는 Phi-4가 무엇인지 깊이 파고들고, 그 벤치마크를 탐색하며, 왜 이렇게 많은 기대를 모으고 있는지 논의할 것입니다. 또한, 강력한 API 개발 플랫폼인 Apidog에 대해서도 간단히 다룰 것입니다. 이는 개발자들 사이에서 Postman보다 더 나은 대안으로 인기를 끌고 있습니다.
Phi-4란 무엇인가?
Phi-4는 Phi 언어 모델 시리즈의 네 번째 반복으로, Microsoft Research Labs에서 고효율적이고 확장 가능한 AI 시스템을 구축하는 연구자 및 엔지니어 팀에 의해 개발되었습니다. 이전 모델들을 기반으로 하여, Phi-4는 속도, 정확성 및 다재다능성을 향상시키는 여러 아키텍처 혁신과 훈련 기술을 도입합니다. 특히 Phi-4가 흥미로운 점은 두 가지 뚜렷한 변형: Phi-4 Mini 및 Phi-4 Multimodal이 있으며, 각 변형이 특정 사용 사례에 맞춰 설계되어 고유한 강점과 능력을 제공한다는 것입니다.
Phi-4의 핵심은 트랜스포머 기반 모델로, 텍스트 생성 및 요약부터 코드 완성 및 질문 응답에 이르기까지 광범위한 NLP 작업을 처리하도록 설계되었습니다. Phi-4를 다른 모델과 구별짓는 점은 상대적으로 소형화된 크기를 유지하면서도 최첨단 성능을 제공할 수 있다는 것으로, 리소스 제약 환경에서도 배포하기 더 용이합니다.
Phi-4 Mini와 Phi-4 Multimodal 비교
Phi-4 Mini는 컴팩트하고 경량화된 버전으로, 더 큰 모델의 계산 비용 없이 고성능 AI 솔루션을 필요로 하는 개발자 및 조직을 위해 설계되었습니다. 작은 크기에도 불구하고, Phi-4 Mini는 텍스트 기반 작업에서 최신 성능을 제공하여 텍스트 생성, 요약, 코드 완성, 질문 응답과 같은 응용 프로그램에 이상적입니다. 반면에, Phi-4 Multimodal은 Phi-4 시리즈의 주요 변형으로, 텍스트, 이미지 및 오디오를 포함한 다중 모드 입력을 처리하도록 설계되었습니다. 이는 여러 데이터 유형을 아우르는 복잡한 작업을 수행하는 데 있어 다재다능한 도구가 됩니다. 주요 응용 프로그램으로는 시각적 질문 응답, 문서 이해, 음성 인식 및 번역, 차트 및 표 추론이 있습니다.
Phi-4의 주요 특징
1. 향상된 아키텍처
Phi-4는 희소 주의 메커니즘을 활용하여 계산 오버헤드를 줄이면서 높은 성능을 유지합니다. 이는 모델이 긴 텍스트 시퀀스를 더 효율적으로 처리할 수 있도록 하여, 문서 요약 및 코드 생성과 같은 작업에 이상적입니다.
2. 다중 모드 기능
Phi-4는 이전 모델들과 달리 다중 모드 입력(텍스트, 이미지, 심지어 구조화된 데이터 포함)을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 시각적 질문 응답 및 문서 분석과 같은 새로운 응용 가능성을 열어줍니다.
3. 미세 조정 유연성
Phi-4는 LoRA(저순위 적응) 및 프롬프트 조정과 같은 매개변수 효율적 미세 조정 기술을 지원합니다. 이는 개발자가 전체 아키텍처를 재훈련할 필요 없이 특정 작업에 맞게 모델을 조정할 수 있도록 하여 시간과 계산 자원을 절약해줍니다.
4. 오픈 소스 및 커뮤니티 주도
Phi-4는 오픈 소스 이니셔티브의 일환으로, AI 커뮤니티 내의 협업과 혁신을 장려합니다. 개발자는 미리 훈련된 모델, 미세 조정 스크립트 및 광범위한 문서에 접근하여 신속하게 시작할 수 있습니다.
벤치마크: Phi-4의 성능은 어떤가?
Phi-4는 특히 시각적, 오디오 및 텍스트 입력을 결합한 다중 모드 작업에서 AI 성능의 새로운 기준을 설정했습니다. 여러 모드를 넘어 처리 및 추론할 수 있는 능력 덕분에 AI 생태계에서 두드러진 모델로 자리 잡았습니다. 아래에서는 시각적, 오디오 및 다중 모드 벤치마크에 대한 Phi-4의 성능을 탐구하며, 강점 및 우수한 영역을 강조합니다.
Phi-4 시각 및 오디오 벤치마크
1. 다중 모드 성능
Phi-4-multimodal은 동시에 시각 및 오디오 입력을 처리할 수 있어, 차트/표 이해 및 문서 추론과 같은 복잡한 작업에 유용한 도구입니다. 시각 관련 작업을 위한 합성 음성 입력에서 테스트했을 때, Phi-4-multimodal은 다양한 벤치마크에서 InternOmni-7B 및 Gemini-2.0-Flash와 같은 다른 최첨단 모델을 초월합니다. 예를 들어:
- SAi2D: Phi-4-multimodal은 93.2 점수를 달성하여 Gemini-2.0-Flash의 91.2를 초과합니다.
- SChartQA: 95.7 점수를 기록하여 Gemini-2.0-Flash-Lite의 92.1를 능가합니다.
- SDocVQA: 82.6 점수로 Gemini-2.0-Flash의 77.8를 초월합니다.
- SInfoVQA: 77.1을 달성하여 Gemini-2.0-Flash의 73과 비교됩니다.
이 결과는 Phi-4가 복잡한 다중 모드 작업을 정밀하고 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 잘 보여줍니다.
2. 음성 관련 작업
Phi-4-multimodal은 음성 관련 작업에서 주목할 만한 능력을 보여주며, 자동 음성 인식 (ASR) 및 음성 번역 (ST) 분야에서 선두 주자로 자리잡고 있습니다. ASR 및 ST 작업 모두에서 WhisperV3 및 SeamlessM4T-v2-Large와 같은 전문 모델을 초월합니다. 예를 들어:
- OpenASR 리더보드: Phi-4-multimodal은 단어 오류율(WER) 6.14%로 1위를 차지하며, 2025년 2월 기준으로 이전 최고인 6.5%를 초과합니다.
- 음성 요약: GPT-4o와 비슷한 성능 수준을 달성하여 이 능력을 성공적으로 구현한 몇 안 되는 오픈 모델 중 하나가 됩니다.
하지만 Phi-4-multimodal은 음성 질문 응답(QA) 작업에서 Gemini-2.0-Flash 및 GPT-4o-realtime-preview와 약간의 격차가 있으며, 이는 주로 모델 크기가 작아 사실 기반 QA 지식을 유지하는 데 한계가 있기 때문입니다.
3. 비전 능력
작은 크기(5.6B 매개변수)에도 불구하고, Phi-4-multimodal은 다양한 벤치마크에서 강력한 비전 능력을 보여줍니다. 수학 및 과학 추론뿐만 아니라 문서 이해, 차트 추론 및 광학 문자 인식(OCR)과 같은 일반적인 다중 모드 작업에서도 뛰어납니다. 예를 들어:
- MMMU (val): Phi-4는 55.1 점수를 기록하며, Qwen 2.5-VL-7B-Instruct(51.8) 및 Intern VL 2.5-8B(50.6)를 초과합니다.
- DocVQA: 93.2 점수를 달성하며 Gemini-2.0-Flash(92.1) 및 Claude-3.5-Sonnet(95.2)와 같거나 초과합니다.
이 결과는 Phi-4가 작은 크기에도 불구하고 비전 관련 작업에서 경쟁력 있는 성능을 유지할 수 있는 능력을 강조합니다.
주요 요점
- 다중 모드 탁월성: Phi-4-multimodal은 시각 및 오디오 입력의 동시 처리를 필요로 하는 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, Gemini-2.0-Flash 및 InternOmni-7B와 같은 더 큰 모델을 초월합니다.
- 음성 우위: ASR 및 음성 번역 기준에서 성능이 뛰어나며, OpenASR 리더보드에서 WER 6.14%를 기록하며 선두를 달립니다.
- 비전 능력: 작은 크기에도 불구하고 Phi-4-multimodal은 문서 이해 및 OCR과 같은 비전 작업에서 더 큰 모델들과 같거나 초과하는 성능을 발휘합니다.
Phi-4의 이러한 벤치마크 성능은 다재다능함과 효율성을 강조하며, 다중 모드 AI 응용 프로그램 작업에 참여하는 개발자 및 연구원에게 강력한 도구가 됩니다.
왜 Phi-4가 중요한가?
Phi-4는 AI 세계에서 단순한 점진적 개선이 아닙니다—그것은 혁신적입니다. 그 이유는 다음과 같습니다:
- 효율성: Phi-4의 컴팩트한 크기와 희소 주의 메커니즘은 훈련과 배포 시 더 효율적이게 하여 비용과 환경 영향을 줄입니다.
- 다재다능성: 다중 모드 기능 및 미세 조정 유연성은 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줍니다.
- 접근성: 오픈 소스 모델로서, Phi-4는 개발자 및 연구원이 장벽 없이 실험과 혁신을 할 수 있도록 지원합니다.
Apidog: 최고의 무료 API 개발 도구
최첨단 도구에 대한 이야기에서 Apidog에 대해서도 이야기해보겠습니다. API 개발을 혁신하는 플랫폼입니다. API 디자인, 테스트 및 문서를 위해 여러 도구를 활용하는 것이 지겹다면, Apidog가 귀하의 워크플로를 간소화합니다.
Apidog의 두드러진 점
- 통합 플랫폼: Apidog는 API 디자인, 테스트, 문서화 및 모킹을 단일 플랫폼으로 결합하여 Postman과 같은 도구가 필요하지 않습니다.
- 자동화된 테스트: API 사양에서 직접 테스트 사례를 생성하고 내장된 검증으로 실행합니다.
- 스마트 모의 서버: 수동 스크립트 작성 없이도 현실적인 모의 데이터를 생성합니다.
- 다중 프로토콜 지원: REST, GraphQL, SOAP, WebSocket 및 기타 프로토콜을 매끄럽게 작업합니다.
- API 허브: 협력 커뮤니티에서 API를 탐색하고 게시하여 더 나은 가시성을 제공합니다.
API 워크플로를 간소화하려는 개발자에게 Apidog는 Postman에 대한 필수 대안입니다.
Phi-4 시작하기
Phi-4에 대해 알아볼 준비가 되셨습니까? 다음은 다중 모드 작업을 위한 NVIDIA API를 사용하는 방법입니다:
필요한 라이브러리 설치:
먼저 requests 라이브러리가 설치되어 있는지 확인합니다. 다음과 같이 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다:
pip install requests
파일 준비하기:
처리를 위해 이미지(image.png)와 오디오 파일(audio.wav)이 준비되어 있는지 확인합니다.
코드 실행하기:
NVIDIA API를 통해 Phi-4와 상호 작용하기 위해 다음 Python 스크립트를 사용하세요:
import requests, base64
invoke_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions"
stream = True
# 이미지와 오디오 파일 인코딩
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()
# 파일의 총 크기가 한도를 초과하지 않는지 확인
assert len(image_b64) + len(audio_b64) < 180_000, \
"더 큰 이미지 및/또는 오디오를 업로드하려면 자산 API를 사용하세요(문서 참조)"
# 헤더 및 페이로드 설정
headers = {
"Authorization": "Bearer $API_KEY", # API 키로 교체
"Accept": "text/event-stream" if stream else "application/json"
}
payload = {
"model": 'microsoft/phi-4-multimodal-instruct',
"messages": [
{
"role": "user",
"content": f'이미지에 대한 음성 질문에 답하십시오.<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
}
# 요청 보내기
response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)
# 응답 처리
if stream:
for line in response.iter_lines():
if line:
print(line.decode("utf-8"))
else:
print(response.json())
$API_KEY를 실제 NVIDIA API 키로 교체하세요.
결과 해석하기:
스크립트는 Phi-4로부터 응답을 스트리밍하여 이미지와 오디오 입력에 기반한 통찰력 또는 답변을 제공합니다.
각 모드별 지원 언어
Phi-4는 다양한 모드에서 많은 언어를 지원합니다:
- 텍스트: 아랍어, 중국어, 체코어, 덴마크어, 네덜란드어, 영어, 핀란드어, 프랑스어, 독일어, 히브리어, 헝가리어, 이탈리아어, 일본어, 한국어, 노르웨이어, 폴란드어, 포르투갈어, 러시아어, 스페인어, 스웨덴어, 태국어, 터키어, 우크라이나어
- 이미지: 영어
- 오디오: 영어, 중국어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 일본어, 스페인어, 포르투갈어
마무리 생각
자체적으로 말하는 벤치마크와 함께, Phi-4의 출시는 AI 언어 모델의 중대한 도약을 의미하며, 효율성, 다재다능성 및 접근성을 강조합니다. 두 가지 변형, Phi-4 Mini 와 Phi-4 Multimodal, 은 다양한 사용 사례에 맞춰 NLP 작업에서부터 텍스트, 비전 및 오디오 간의 복잡한 다중 모드 추론까지 대응할 수 있습니다. 이는 개발자, 연구원 및 비즈니스에 과도한 계산 비용 없이 첨단 AI를 활용할 수 있는 흥미로운 도구가 됩니다.
그리고 이 기회를 빌어 Apidog도 확인해 보세요—API 개발을 위한 궁극적인 플랫폼으로, Postman의 더 나은 대안으로 주목받고 있습니다. Phi-4와 Apidog는 개발자들이 더 스마트하고 빠르며 효율적인 시스템을 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다.