El nuevo modelo de inteligencia artificial Phi 4 de Microsoft compite en rendimiento con sistemas mucho más grandes.
Microsoft ha presentado varios nuevos modelos de inteligencia artificial 'abiertos', siendo el más avanzado de ellos competitivo con el o3-mini de OpenAI en al menos una evaluación.
Microsoft presentó recientemente varios nuevos modelos de inteligencia artificial “abiertos”, entre los cuales el más avanzado se compara con el o3-mini de OpenAI en al menos un parámetro de evaluación. Estos nuevos modelos, que cuentan con licencias permisivas, incluyen Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning y Phi 4 reasoning plus, y están diseñados específicamente para el razonamiento, lo que les permite dedicar más tiempo a verificar hechos y soluciones en problemas complejos.
Con esta actualización, Microsoft amplía la familia de modelos Phi, que inició el año pasado para proporcionar una base a los desarrolladores de inteligencia artificial interesados en crear aplicaciones en dispositivos de bajo consumo. El modelo Phi 4 mini reasoning fue entrenado con aproximadamente 1 millón de problemas matemáticos sintéticos generados por el modelo de razonamiento R1 de la startup china DeepSeek. Este modelo, que cuenta con cerca de 3.8 mil millones de parámetros, se enfoca en aplicaciones educativas, como el “tutoring” integrado en dispositivos ligeros. Generalmente, la cantidad de parámetros en un modelo se correlaciona con su capacidad para resolver problemas, siendo los modelos con más parámetros los que suelen obtener mejores resultados.
Por su parte, Phi 4 reasoning, que tiene 14 mil millones de parámetros, fue entrenado utilizando datos de alta calidad provenientes de la web y demostraciones curadas del mencionado modelo o3-mini de OpenAI. Según Microsoft, este modelo es el más adecuado para aplicaciones relacionadas con matemáticas, ciencia y programación. En cuanto a Phi 4 reasoning plus, se trata de una adaptación del modelo Phi-4 anterior que busca mejorar la precisión en tareas específicas. Microsoft afirma que este modelo se acerca a los niveles de rendimiento del R1, que tiene significativamente más parámetros (671 mil millones). Además, las pruebas internas de la compañía indican que Phi 4 reasoning plus iguala el rendimiento de o3-mini en el test de habilidades matemáticas OmniMath.
Los modelos Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning y Phi 4 reasoning plus están disponibles en la plataforma de desarrollo de inteligencia artificial Hugging Face, acompañados de informes técnicos detallados. La empresa destacó que, utilizando técnicas de destilación, aprendizaje por refuerzo y datos de alta calidad, estos nuevos modelos logran un equilibrio entre tamaño y rendimiento. Son lo suficientemente compactos para entornos de baja latencia, sin sacrificar las capacidades de razonamiento, permitiendo que incluso los dispositivos con recursos limitados puedan realizar tareas de razonamiento complejo de manera eficiente.
