```html
Eğer bir geliştirici, veri bilimci veya yapay zeka meraklısıysanız, büyük olasılıkla dil modellerindeki hızlı gelişmeleri yakından takip ediyorsunuzdur. Yapay zeka topluluğundaki son heyecan, doğal dil işleme (DDİ) ile mümkün olanın sınırlarını zorlamayı vaat eden son teknoloji bir model olan Phi-4 hakkında. Bu makalede, Phi-4'ün ne olduğunu derinlemesine inceleyecek, kıyaslamalarını keşfedecek ve neden bu kadar heyecan yarattığını tartışacağız. Bu arada, Postman'a daha iyi bir alternatif olarak geliştiriciler arasında favori haline gelen güçlü bir API geliştirme platformu olan Apidog'a da değineceğiz.
Phi-4 Nedir?
Phi-4, Phi serisi dil modellerinin dördüncü yinelemesidir ve Microsoft Research Labs'de yüksek verimli ve ölçeklenebilir yapay zeka sistemleri oluşturmaya odaklanmış bir araştırmacı ve mühendis ekibi tarafından geliştirilmiştir. Öncüllerinin temelleri üzerine inşa edilen Phi-4, onu her zamankinden daha hızlı, daha doğru ve daha çok yönlü hale getiren çeşitli mimari yenilikler ve eğitim teknikleri sunmaktadır. Phi-4 hakkında özellikle heyecan verici olan şey, iki farklı varyantta gelmesidir: Phi-4 Mini ve Phi-4 Multimodal ve her varyant, benzersiz güçlü yönler ve yetenekler sunarak belirli kullanım durumlarına göre uyarlanmıştır.
Temelinde Phi-4, metin oluşturma ve özetlemeden kod tamamlamaya ve soru cevaplamaya kadar çok çeşitli DDİ görevlerini ele almak üzere tasarlanmış bir dönüştürücü tabanlı modeldir. Phi-4'ü farklı kılan şey, nispeten kompakt bir boyutu korurken son teknoloji performans sunma yeteneğidir ve bu da onu kaynak kısıtlı ortamlarda dağıtım için daha erişilebilir hale getirir.
Phi-4 mini ve Phi-4 multimodal
Phi-4 Mini, daha büyük modellerin hesaplama yükü olmadan yüksek performanslı bir yapay zeka çözümüne ihtiyaç duyan geliştiriciler ve kuruluşlar için tasarlanmış, Phi-4 modelinin kompakt, hafif bir versiyonudur. Daha küçük boyutuna rağmen, Phi-4 Mini, metin tabanlı görevlerde çağdaş performans sunar ve bu da onu şu uygulamalar için ideal hale getirir: Metin oluşturma, özetleme, kod tamamlama ve soru cevaplama. Öte yandan, Phi-4 Multimodal, çok modlu girdileri (metin, resim ve ses dahil) işlemek üzere tasarlanmış, Phi-4 serisinin amiral gemisi varyantıdır. Bu, onu birden fazla veri türü arasında akıl yürütme gerektiren karmaşık görevler için çok yönlü bir araç haline getirir. Temel uygulamalar şunları içerir: Görsel soru cevaplama, belge anlama, konuşma tanıma ve çevirisi ve grafik ve tablo akıl yürütme.
Phi-4'ün Temel Özellikleri
1. Gelişmiş Mimari
Phi-4, yüksek performansı korurken hesaplama yükünü azaltan bir seyrek dikkat mekanizmasından yararlanır. Bu, modelin daha uzun metin dizilerini daha verimli bir şekilde işlemesini sağlar ve bu da onu belge özetleme ve kod oluşturma gibi görevler için ideal hale getirir.
2. Çok Modlu Yetenekler
Öncüllerinden farklı olarak Phi-4, metin, resim ve hatta yapılandırılmış veriler dahil olmak üzere çok modlu girdileri işlemek üzere tasarlanmıştır. Bu, görsel soru cevaplama ve belge analizi gibi uygulamalar için yeni olanakların kapısını açar.
3. İnce Ayar Esnekliği
Phi-4, LoRA (Düşük Sıralı Uyarlama) ve istem ayarlama gibi parametre verimli ince ayar tekniklerini destekler. Bu, geliştiricilerin tüm mimariyi yeniden eğitmek zorunda kalmadan modeli belirli görevlere uyarlayabileceği, zamandan ve hesaplama kaynaklarından tasarruf sağlayabileceği anlamına gelir.
4. Açık Kaynak ve Topluluk Odaklı
Phi-4, yapay zeka topluluğu içinde işbirliğini ve yeniliği teşvik eden bir açık kaynak girişiminin parçasıdır. Geliştiriciler, hızlı bir şekilde başlamak için önceden eğitilmiş modellere, ince ayar komut dosyalarına ve kapsamlı belgelere erişebilirler.
Kıyaslamalar: Phi-4 Nasıl Performans Gösteriyor?
Phi-4, özellikle görsel, işitsel ve metinsel girdileri birleştiren çok modlu görevlerde yapay zeka performansında yeni standartlar belirledi. Birden fazla modalite arasında işleme ve akıl yürütme yeteneği, onu yapay zeka ortamında öne çıkan bir model haline getiriyor. Aşağıda, Phi-4'ün görsel, işitsel ve çok modlu kıyaslamalardaki performansını inceleyecek, güçlü yönlerini ve mükemmellik alanlarını vurgulayacağız.
Phi-4 Görsel ve İşitsel Kıyaslamalar
1. Çok Modlu Performans
Phi-4-multimodal, görsel ve işitsel girdileri aynı anda işleyebilir ve bu da onu grafik/tablo anlama ve belge akıl yürütme gibi karmaşık görevler için çok yönlü bir araç haline getirir. Görsel görevler için sentetik konuşma girdileri üzerinde test edildiğinde, Phi-4-multimodal, InternOmni-7B ve Gemini-2.0-Flash gibi diğer son teknoloji omni modellerinden daha iyi performans gösterir. Örneğin:
- SAi2D: Phi-4-multimodal, 93.2 puan alarak Gemini-2.0-Flash'ın 91.2 puanını geçiyor.
- SChartQA: 95.7 puan alarak Gemini-2.0-Flash-Lite'ın 92.1 puanından daha iyi performans gösteriyor.
- SDocVQA: 82.6 puanla Gemini-2.0-Flash'ın 77.8 puanını aşıyor.
- SInfoVQA: Gemini-2.0-Flash'ın 73 puanına kıyasla 77.1 puan alıyor.
Bu sonuçlar, Phi-4'ün karmaşık çok modlu görevleri hassasiyet ve verimlilikle ele alma yeteneğini göstermektedir.
2. Konuşmayla İlgili Görevler
Phi-4-multimodal ayrıca, konuşmayla ilgili görevlerde de dikkate değer yetenekler sergileyerek, otomatik konuşma tanıma (AST) ve konuşma çevirisi (KÇ) gibi alanlarda lider bir açık model olarak ortaya çıkmıştır. Hem AST hem de KÇ görevlerinde WhisperV3 ve SeamlessM4T-v2-Large gibi özel modellerden daha iyi performans gösterir. Örneğin:
- OpenASR Lider Tablosu: Phi-4-multimodal, Şubat 2025 itibarıyla %6,14'lük bir kelime hatası oranı (WER) ile ilk sırayı alarak, daha önceki en iyi %6,5'i geçiyor.
- Konuşma Özetleme: GPT-4o ile karşılaştırılabilir performans seviyelerine ulaşarak, bu yeteneği başarıyla uygulayan birkaç açık modelden biri haline geliyor.
Ancak, Phi-4-multimodal, konuşma soru cevaplama (SÇ) görevlerinde, öncelikle gerçek SÇ bilgisini koruma kapasitesini sınırlayan daha küçük model boyutu nedeniyle Gemini-2.0-Flash ve GPT-4o-realtime-preview gibi modellerle hafif bir boşluğa sahiptir.
3. Görüş Yetenekleri
Daha küçük boyutuna (yalnızca 5,6B parametre) rağmen, Phi-4-multimodal, çeşitli kıyaslamalarda güçlü görüş yetenekleri sergiler. Matematiksel ve bilimsel akıl yürütmede ve ayrıca belge anlama, grafik akıl yürütme ve optik karakter tanıma (OKT) gibi genel çok modlu görevlerde mükemmeldir. Örneğin:
- MMMU (val): Phi-4, 55.1 puan alarak Qwen 2.5-VL-7B-Instruct (51.8) ve Intern VL 2.5-8B'den (50.6) daha iyi performans gösteriyor.
- DocVQA: 93.2 puan alarak Gemini-2.0-Flash (92.1) ve Claude-3.5-Sonnet'e (95.2) eşit performans gösteriyor.
Bu sonuçlar, Phi-4'ün kompakt boyutuna rağmen görüşle ilgili görevlerde rekabetçi performansı koruma yeteneğini vurgulamaktadır.
Temel Çıkarımlar
- Çok Modlu Mükemmellik: Phi-4-multimodal, görsel ve işitsel girdilerin aynı anda işlenmesini gerektiren görevlerde mükemmel performans göstererek Gemini-2.0-Flash ve InternOmni-7B gibi daha büyük modellerden daha iyi performans gösterir.
- Konuşma Hakimiyeti: Özellikle AST ve konuşma çevirisinde, OpenASR lider tablosunda %6,14 WER ile konuşmayla ilgili kıyaslamalarda lider konumdadır.
- Görüş Yeteneği: Daha küçük boyutuna rağmen, Phi-4-multimodal, belge anlama ve OKT gibi görüş görevlerinde daha büyük modellere eşit veya daha iyi performans gösterir.
Phi-4'ün bu kıyaslamalardaki performansı, çok yönlülüğünü ve verimliliğini vurgulayarak, onu çok modlu yapay zeka uygulamaları üzerinde çalışan geliştiriciler ve araştırmacılar için güçlü bir araç haline getiriyor.
Phi-4 Neden Önemli?
Phi-4, yapay zeka dünyasında sadece bir başka artan iyileştirme değil; çığır açıcı ve işte nedeni:
- Verimlilik: Phi-4'ün kompakt boyutu ve seyrek dikkat mekanizması, eğitilmesini ve dağıtılmasını daha verimli hale getirerek maliyetleri ve çevresel etkiyi azaltır.
- Çok Yönlülük: Çok modlu yetenekleri ve ince ayar esnekliği, sektörler genelinde uygulamalar için yeni olanakların kapısını açar.
- Erişilebilirlik: Açık kaynaklı bir model olarak Phi-4, geliştiricileri ve araştırmacıları engelsiz bir şekilde denemeler yapmaya ve yenilikler yapmaya teşvik eder.
Apidog: En İyi Ücretsiz API Geliştirme Aracı
Son teknoloji araçlar konusuna gelmişken, API geliştirmede devrim yaratan bir platform olan Apidog'dan bahsedelim. API tasarımı, test etme ve dokümantasyon için birden fazla araçla uğraşmaktan yorulduysanız, Apidog iş akışınızı basitleştirmek için burada.
Apidog Neden Öne Çıkıyor?
- Birleşik Platform: Apidog, API tasarımını, test etmeyi, dokümantasyonu ve sahtesini tek bir platformda birleştirerek Postman gibi araçlara olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- Otomatik Test: API özelliklerinden doğrudan test senaryoları oluşturun ve bunları yerleşik doğrulama ile çalıştırın.
- Akıllı Sahte Sunucu: Manuel komut dosyası yazmaya gerek kalmadan gerçekçi sahte veriler oluşturun.
- Çoklu Protokol Desteği: REST, GraphQL, SOAP, WebSocket ve diğer protokollerle sorunsuz bir şekilde çalışın.
- API Hub: Daha iyi görünürlük için API'leri işbirlikçi bir toplulukta keşfedin ve yayınlayın.
API iş akışlarını kolaylaştırmak isteyen geliştiriciler için Apidog, Postman'a mutlaka denenmesi gereken bir alternatiftir.
Phi-4'e Başlarken
Phi-4'e dalmaya hazır mısınız? Çok modlu görevler için NVIDIA API'sini kullanarak nasıl başlayacağınız aşağıda açıklanmıştır:
Gerekli Kütüphaneleri Yükleyin:requests kütüphanesinin yüklü olduğundan emin olun. Bunu pip kullanarak yükleyebilirsiniz:
pip install requests
Dosyalarınızı Hazırlayın:
İşlemek için bir resminiz (image.png) ve bir ses dosyanız (audio.wav) olduğundan emin olun.
Kodu Çalıştırın:
NVIDIA API aracılığıyla Phi-4 ile etkileşim kurmak için aşağıdaki Python komut dosyasını kullanın:
import requests, base64
invoke_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions"
stream = True
# Encode image and audio files
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()
# Ensure the combined size of the files is within limits
assert len(image_b64) + len(audio_b64) < 180_000, \
"To upload larger images and/or audios, use the assets API (see docs)"
# Set up headers and payload
headers = {
"Authorization": "Bearer $API_KEY", # Replace with your API key
"Accept": "text/event-stream" if stream else "application/json"
}
payload = {
"model": 'microsoft/phi-4-multimodal-instruct',
"messages": [
{
"role": "user",
"content": f'Answer the spoken query about the image.<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
}
# Send the request
response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)
# Handle the response
if stream:
for line in response.iter_lines():
if line:
print(line.decode("utf-8"))
else:
print(response.json())
$API_KEY'i gerçek NVIDIA API anahtarınızla değiştirin.
Sonuçları Yorumlayın:
Komut dosyası, Phi-4'ten gelen yanıtı akışa aktaracak ve resim ve ses girdilerine dayalı olarak içgörüler veya yanıtlar sağlayacaktır.
Her Modalite İçin Desteklenen Diller
Phi-4, modaliteleri arasında çok çeşitli dilleri destekler:
- Metin: Arapça, Çince, Çekçe, Danca, Hollandaca, İngilizce, Fince, Fransızca, Almanca, İbranice, Macarca, İtalyanca, Japonca, Korece, Norveççe, Lehçe, Portekizce, Rusça, İspanyolca, İsveççe, Tayca, Türkçe, Ukraynaca
- Resim: İngilizce
- Ses: İngilizce, Çince, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Japonca, İspanyolca, Portekizce
Son Düşünceler
Kendileri için konuşan kıyaslamalarla, Phi-4'ün piyasaya sürülmesi, yapay zeka dil modellerinde önemli bir sıçramayı işaret ederek, gelişmiş verimliliği, çok yönlülüğü ve erişilebilirliği ön plana çıkarıyor. Phi-4 Mini ve Phi-4 Multimodal olmak üzere iki varyantı, geleneksel DDİ görevlerinden metin, görüntü ve ses arasında karmaşık çok modlu akıl yürütmeye kadar çeşitli kullanım durumlarına hitap ediyor. Bu, Phi-4'ü aşırı hesaplama maliyetleri olmadan son teknoloji yapay zekadan yararlanmak isteyen geliştiriciler, araştırmacılar ve işletmeler için heyecan verici bir araç haline getiriyor.
Ve bunu yaparken, Postman'a daha iyi bir alternatif olarak dalgalar yaratan nihai API geliştirme platformu olan Apidog'u kontrol etmeyi unutmayın. Birlikte, Phi-4 ve Apidog, geliştiricileri daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli sistemler oluşturmaları için güçlendiriyor.
```
