Nếu bạn là một lập trình viên, nhà khoa học dữ liệu, hoặc người đam mê AI, có lẽ bạn đã theo dõi những tiến bộ nhanh chóng trong các mô hình ngôn ngữ. Sự chú ý mới nhất trong cộng đồng AI xoay quanh Phi-4, một mô hình tiên tiến hứa hẹn sẽ đẩy giới hạn của những gì có thể trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào Phi-4 là gì, khám phá các tiêu chuẩn của nó, và bàn luận về lý do tại sao nó đang tạo ra nhiều hứng thú. Trên đường đi, chúng ta cũng sẽ đề cập đến Apidog, một nền tảng phát triển API mạnh mẽ đang trở thành lựa chọn yêu thích của các lập trình viên như một sự thay thế tốt hơn cho Postman.
Phi-4 là gì?
Phi-4 là phiên bản thứ tư trong chuỗi mô hình ngôn ngữ Phi, được phát triển bởi một đội ngũ nghiên cứu viên và kỹ sư tập trung vào việc tạo ra các hệ thống AI hiệu quả và có thể mở rộng tại Microsoft Research Labs. Dựa trên nền tảng của những người tiền nhiệm, Phi-4 giới thiệu một số đổi mới kiến trúc và kỹ thuật đào tạo giúp nó nhanh hơn, chính xác hơn và đa năng hơn bao giờ hết. Điểm đặc biệt của Phi-4 là nó có hai biến thể khác nhau: Phi-4 Mini và Phi-4 Multimodal, mỗi biến thể được thiết kế cho các trường hợp sử dụng cụ thể, mang lại những điểm mạnh và khả năng độc đáo.
Về cốt lõi, Phi-4 là một mô hình dựa trên transformer được thiết kế để xử lý một loạt các nhiệm vụ NLP, từ tạo văn bản và tóm tắt đến hoàn thành mã và trả lời câu hỏi. Điều làm cho Phi-4 khác biệt là khả năng cung cấp hiệu suất tiên tiến trong khi duy trì kích thước tương đối nhỏ gọn, làm cho nó dễ tiếp cận hơn cho việc triển khai trong các môi trường hạn chế tài nguyên.
Phi-4 mini so với Phi-4 multimodal
Phi-4 Mini là một phiên bản gọn nhẹ, nhỏ gọn của mô hình Phi-4, được thiết kế cho các lập trình viên và tổ chức cần một giải pháp AI hiệu suất cao mà không cần đến tài nguyên tính toán quá lớn của các mô hình lớn hơn. Dù có kích thước nhỏ hơn, Phi-4 Mini vẫn mang lại hiệu suất đương đại trong các nhiệm vụ dựa trên văn bản, làm cho nó trở thành sự lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng như: Tạo văn bản, Tóm tắt, Hoàn thành mã, và Trả lời câu hỏi. Ngược lại, Phi-4 Multimodal là biến thể hàng đầu của chuỗi Phi-4, được thiết kế để xử lý đầu vào đa phương tiện, bao gồm văn bản, hình ảnh và âm thanh. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt cho các nhiệm vụ phức tạp cần suy luận trên nhiều loại dữ liệu. Các ứng dụng chính bao gồm: Trả lời câu hỏi hình ảnh, Hiểu tài liệu, Nhận diện và dịch giọng nói, và Suy luận biểu đồ và bảng.
Các tính năng chính của Phi-4
1. Kiến trúc nâng cao
Phi-4 sử dụng một cơ chế chú ý thưa, giúp giảm tải tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao. Điều này cho phép mô hình xử lý các chuỗi văn bản dài một cách hiệu quả hơn, giúp nó ideal cho các nhiệm vụ như tóm tắt tài liệu và tạo mã.
2. Khả năng đa phương tiện
Khác với những người tiền nhiệm, Phi-4 được thiết kế để xử lý đầu vào đa phương tiện, bao gồm văn bản, hình ảnh, và cả dữ liệu có cấu trúc. Điều này mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng như trả lời câu hỏi hình ảnh và phân tích tài liệu.
3. Linh hoạt trong việc tinh chỉnh
Phi-4 hỗ trợ các kỹ thuật tinh chỉnh hiệu quả tham số như LoRA (Low-Rank Adaptation) và tinh chỉnh gợi ý. Điều này có nghĩa là các lập trình viên có thể điều chỉnh mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể mà không cần phải đào tạo lại toàn bộ kiến trúc, tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán.
4. Mã nguồn mở và do cộng đồng điều hành
Phi-4 là một phần của sáng kiến mã nguồn mở, khuyến khích hợp tác và đổi mới trong cộng đồng AI. Các lập trình viên có thể truy cập các mô hình đã được đào tạo trước, các kịch bản tinh chỉnh, và tài liệu rộng rãi để bắt đầu nhanh chóng.
Tiêu chuẩn: Phi-4 hoạt động ra sao?
Phi-4 đã thiết lập các tiêu chuẩn mới trong hiệu suất AI, đặc biệt là trong các nhiệm vụ đa phương tiện kết hợp đầu vào hình ảnh, âm thanh, và văn bản. Khả năng của nó trong việc xử lý và suy luận trên nhiều phương tiện làm cho nó trở thành một mô hình nổi bật trong cảnh quan AI. Dưới đây, chúng tôi sẽ khám phá hiệu suất của Phi-4 trong các tiêu chuẩn hình ảnh, âm thanh, và đa phương tiện, làm nổi bật những điểm mạnh và lĩnh vực xuất sắc của nó.
Tiêu chuẩn Hình Ảnh và Âm Thanh của Phi-4
1. Hiệu suất đa phương tiện
Phi-4-multimodal có khả năng xử lý cả đầu vào hình ảnh và âm thanh cùng lúc, làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt cho các nhiệm vụ phức tạp như hiểu biểu đồ/bảng và suy luận tài liệu. Khi được thử nghiệm trên các đầu vào giọng nói tổng hợp cho các nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh, Phi-4-multimodal vượt trội so với các mô hình omni tiên tiến khác, chẳng hạn như InternOmni-7B và Gemini-2.0-Flash, trên nhiều tiêu chuẩn. Ví dụ:
- SAi2D: Phi-4-multimodal đạt được điểm 93.2, vượt qua Gemini-2.0-Flash với 91.2.
- SChartQA: Đạt điểm 95.7, vượt qua Gemini-2.0-Flash-Lite với 92.1.
- SDocVQA: Với điểm 82.6, vượt quá Gemini-2.0-Flash với 77.8.
- SInfoVQA: Đạt 77.1, so với Gemini-2.0-Flash với 73.
Các kết quả này cho thấy khả năng của Phi-4 trong việc xử lý nhiệm vụ đa phương tiện phức tạp với độ chính xác và hiệu quả.
2. Các nhiệm vụ liên quan đến giọng nói
Phi-4-multimodal cũng đã chứng minh khả năng ấn tượng trong các nhiệm vụ liên quan đến giọng nói, nổi bật như một mô hình mở hàng đầu trong các lĩnh vực như nhận diện giọng nói tự động (ASR) và dịch giọng nói (ST). Mô hình này vượt trội hơn các mô hình chuyên biệt như WhisperV3 và SeamlessM4T-v2-Large trong cả nhiệm vụ ASR và ST. Ví dụ:
- Bảng xếp hạng OpenASR: Phi-4-multimodal đứng đầu với tỷ lệ lỗi từ (WER) là 6.14%, vượt qua mức tốt nhất trước đó là 6.5% tính đến tháng 2 năm 2025.
- Tóm tắt giọng nói: Nó đạt được hiệu suất tương đương với GPT-4o, khiến nó trở thành một trong số ít mô hình mở thành công trong việc triển khai khả năng này.
Tuy nhiên, Phi-4-multimodal vẫn có một khoảng cách nhỏ với các mô hình như Gemini-2.0-Flash và GPT-4o-realtime-preview trong các nhiệm vụ trả lời câu hỏi về giọng nói (QA), chủ yếu do kích thước mô hình nhỏ hơn, điều này hạn chế khả năng giữ kiến thức QA thực tế của nó.
3. Khả năng thị giác
Dù kích thước nhỏ hơn (chỉ 5.6B tham số), Phi-4-multimodal vẫn thể hiện khả năng thị giác mạnh mẽ trên nhiều tiêu chuẩn khác nhau. Nó xuất sắc trong việc suy luận toán học và khoa học, cũng như các nhiệm vụ đa phương tiện nói chung như hiểu tài liệu, suy luận biểu đồ, và nhận diện ký tự quang học (OCR). Ví dụ:
- MMMU (val): Phi-4 đạt điểm 55.1, vượt qua Qwen 2.5-VL-7B-Instruct (51.8) và Intern VL 2.5-8B (50.6).
- DocVQA: nó đạt được 93.2, ngang bằng với Gemini-2.0-Flash (92.1) và Claude-3.5-Sonnet (95.2).
Các kết quả này làm nổi bật khả năng của Phi-4 trong việc duy trì hiệu suất cạnh tranh trong các nhiệm vụ liên quan đến thị giác bất chấp kích thước nhỏ gọn của nó.
Những điểm đáng chú ý
- Sự xuất sắc đa phương tiện: Phi-4-multimodal xuất sắc trong các nhiệm vụ yêu cầu xử lý đồng thời các đầu vào hình ảnh và âm thanh, vượt qua các mô hình lớn hơn như Gemini-2.0-Flash và InternOmni-7B.
- Ưu thế về giọng nói: Nó dẫn đầu trong các tiêu chuẩn liên quan đến giọng nói, đặc biệt trong ASR và dịch giọng nói, với tỷ lệ WER là 6.14% trên bảng xếp hạng OpenASR.
- Khả năng thị giác: Mặc dù có kích thước nhỏ hơn, Phi-4-multimodal đạt điểm ngang bằng hoặc vượt qua các mô hình lớn hơn trong các nhiệm vụ thị giác như hiểu tài liệu và OCR.
Hiệu suất của Phi-4 trên các tiêu chuẩn này nhấn mạnh sự linh hoạt và hiệu quả của nó, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các lập trình viên và những người nghiên cứu làm việc trên các ứng dụng AI đa phương tiện.
Tại sao Phi-4 lại quan trọng
Phi-4 không chỉ là một cải tiến từng bước trong thế giới AI—nó mang tính đột phá và đây là lý do:
- Hiệu quả: Kích thước nhỏ gọn và cơ chế chú ý thưa của Phi-4 giúp nó hiệu quả hơn trong việc đào tạo và triển khai, giảm chi phí và tác động đến môi trường.
- Đa dạng: Khả năng đa phương tiện và tính linh hoạt trong tinh chỉnh mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng trên các ngành.
- Khả năng tiếp cận: Là một mô hình mã nguồn mở, Phi-4 cho phép các lập trình viên và nhà nghiên cứu thử nghiệm và đổi mới mà không gặp rào cản.
Apidog: Công cụ phát triển API miễn phí tốt nhất
Khi chúng ta đang bàn về những công cụ tiên tiến, hãy nói về Apidog, một nền tảng đang cách mạng hóa việc phát triển API. Nếu bạn đã chán ngán việc phải sử dụng nhiều công cụ cho thiết kế API, kiểm tra và tài liệu, Apidog sẽ đơn giản hóa quy trình làm việc của bạn.
Tại sao Apidog nổi bật
- Nền tảng thống nhất: Apidog kết hợp thiết kế API, kiểm tra, tài liệu, và mô phỏng vào một nền tảng duy nhất, loại bỏ nhu cầu về các công cụ như Postman.
- Kiểm tra tự động: Tạo các trường hợp kiểm tra trực tiếp từ các đặc tả API và chạy chúng với xác minh tích hợp sẵn.
- Máy chủ giả lập thông minh: Tạo dữ liệu mô phỏng thực tế mà không cần lập trình thủ công.
- Hỗ trợ đa giao thức: Làm việc với REST, GraphQL, SOAP, WebSocket và các giao thức khác một cách liền mạch.
- Trung tâm API: Khám phá và phát hành API trong một cộng đồng hợp tác để nâng cao khả năng hiển thị.
Đối với các lập trình viên đang tìm cách tối ưu hóa quy trình làm việc API của họ, Apidog là một lựa chọn không thể bỏ qua so với Postman.
Bắt đầu với Phi-4
Sẵn sàng để khám phá Phi-4? Đây là cách để bắt đầu sử dụng NVIDIA API cho các nhiệm vụ đa phương tiện:
Cài đặt các thư viện cần thiết:
Đảm bảo rằng bạn đã cài đặt thư viện requests. Bạn có thể cài đặt nó bằng cách sử dụng pip:
pip install requests
Chuẩn bị các tệp của bạn:
Đảm bảo bạn đã có một hình ảnh (image.png) và một tệp âm thanh (audio.wav) sẵn sàng để xử lý.
Chạy mã:
Sử dụng đoạn mã Python sau để tương tác với Phi-4 thông qua API NVIDIA:
import requests, base64
invoke_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions"
stream = True
# Mã hóa tệp hình ảnh và âm thanh
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()
# Đảm bảo tổng kích thước của các tệp nằm trong giới hạn
assert len(image_b64) + len(audio_b64) < 180_000, \
"Để tải lên hình ảnh và/hoặc âm thanh lớn hơn, hãy sử dụng API tài nguyên (xem tài liệu)"
# Thiết lập tiêu đề và tải trọng
headers = {
"Authorization": "Bearer $API_KEY", # Thay thế bằng khóa API của bạn
"Accept": "text/event-stream" if stream else "application/json"
}
payload = {
"model": 'microsoft/phi-4-multimodal-instruct',
"messages": [
{
"role": "user",
"content": f'Trả lời câu hỏi được nói về hình ảnh.<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
}
# Gửi yêu cầu
response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)
# Xử lý phản hồi
if stream:
for line in response.iter_lines():
if line:
print(line.decode("utf-8"))
else:
print(response.json())
Thay thế $API_KEY bằng khóa API NVIDIA thực tế của bạn.
Giải thích kết quả:
Đoạn mã sẽ truyền phát phản hồi từ Phi-4, cung cấp những hiểu biết hoặc câu trả lời dựa trên các đầu vào hình ảnh và âm thanh.
Các ngôn ngữ hỗ trợ cho mỗi phương thức
Phi-4 hỗ trợ nhiều ngôn ngữ qua các phương thức của nó:
- Văn bản: Ả Rập, Trung Quốc, Séc, Đan Mạch, Hà Lan, Anh, Phần Lan, Pháp, Đức, Hebrew, Hungary, Ý, Nhật Bản, Hàn Quốc, Na Uy, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Nga, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thái Lan, Thổ Nhĩ Kỳ, Ukraina
- Hình ảnh: Tiếng Anh
- Âm thanh: Tiếng Anh, Trung Quốc, Đức, Pháp, Ý, Nhật Bản, Tây Ban Nha, Bồ Đào Nha
Những suy nghĩ cuối cùng
Với các tiêu chuẩn mà chính nó nói lên điều đó, việc phát hành Phi-4 đánh dấu một bước nhảy vọt đáng kể trong các mô hình ngôn ngữ AI, mang lại hiệu quả tốt hơn, tính linh hoạt, và khả năng tiếp cận cao hơn. Hai biến thể của nó, Phi-4 Mini và Phi-4 Multimodal, phục vụ cho các trường hợp sử dụng đa dạng, từ các nhiệm vụ NLP truyền thống cho đến suy luận đa phương tiện phức tạp qua văn bản, hình ảnh và âm thanh. Điều này làm cho Phi-4 trở thành một công cụ thú vị cho các lập trình viên, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp đang tìm cách khai thác AI tiên tiến mà không phải chịu chi phí tính toán quá nhiều.
Còn trong khi bạn đang trên hành trình đó, đừng quên kiểm tra Apidog—nền tảng tuyệt vời nhất cho phát triển API mà đang tạo sóng như một sự thay thế tốt hơn cho Postman. Cùng nhau, Phi-4 và Apidog đang giúp các lập trình viên xây dựng những hệ thống thông minh, nhanh chóng và hiệu quả hơn.