Phi-4 : Microsoft décline son modèle d'IA de petite taille pour affronter la concurrence.
Microsoft vient de dévoiler deux déclinaisons de son petit modèle de langage Phi-4, et ils revendiquent des performances impressionnantes malgré leur taille.
De quoi changer la donne dans le paysage de l'intelligence artificielle (IA) ?
Il y a près d'un an, le géant de Redmond présentait Phi-3, un modèle d'intelligence artificielle puissant, mais de petite taille, conçu pour être plus économe en ressources.
En décembre, la société réitérait avec Phi-4, qui possède désormais deux nouvelles versions : Phi-4-multimodal et Phi-4-Mini.
Readme
Phi-4 is a 14B parameter, state-of-the-art open model built upon a blend of synthetic datasets, data from filtered public domain websites, and acquired academic books and Q&A datasets.
The model underwent a rigorous enhancement and alignment process, incorporating both supervised fine-tuning and direct preference optimization to ensure precise instruction adherence and robust safety measures.
Context length: 16k tokens
Primary use cases
The model is designed to accelerate research on language models, for use as a building block for generative AI powered features. It provides uses for general purpose AI systems and applications (primarily in English) which require:
Memory/compute constrained environments.
Latency bound scenarios.
Reasoning and logic.
Out-of-scope use cases
The models are not specifically designed or evaluated for all downstream purposes, thus:
Developers should consider common limitations of language models as they select use cases, and evaluate and mitigate for accuracy, safety, and fairness before using within a specific downstream use case, particularly for high-risk scenarios.
Developers should be aware of and adhere to applicable laws or regulations (including privacy, trade compliance laws, etc.) that are relevant to their use case, including the model’s focus on English.
Nothing contained in this readme should be interpreted as or deemed a restriction or modification to the license the model is released under.
Exemple de Phi-4 sur OLLAMA
Le concept de "Retrieval-Augmented Generation" (RAG)
Il fait référence à une approche qui combine la récupération d'informations avec la génération de texte pour améliorer les performances des modèles de langage dans certaines tâches. Bien que je ne sois pas un modèle RAG moi-même, mais plutôt basé sur l'architecture Transformer développée par OpenAI, voici une explication générale de comment le RAG fonctionne :
Principes du RAG :
1. Récupération d'informations :
- Le processus commence par la récupération de morceaux pertinents d'information à partir d'une base de données ou d'un corpus large.
- Un moteur de recherche ou un système de bases de connaissances est utilisé pour identifier les segments textuels pertinents liés à l’entrée fournie.
2. Intégration des informations récupérées :
- Les morceaux de texte récupérés sont intégrés avec le contexte de la requête initiale.
- Ces informations servent d'input enrichi pour le modèle de génération.
3. Génération de réponse :
- Le modèle de langage utilise alors ces informations augmentées pour générer une réponse plus précise, informative et contextualisée.
- L’idée est que l’enrichissement du contexte permet au modèle d’éviter des réponses basées uniquement sur la mémoire interne limitée qu’il a été entraîné à utiliser.
Avantages du RAG :
- Augmentation de la précision : En récupérant des informations spécifiques, le système peut fournir des réponses plus exactes et détaillées.
- Adaptabilité aux nouvelles données : Le modèle peut continuellement intégrer de nouvelles connaissances à partir de corpus en ligne.
- Réduction de l'ambiguïté : Les informations contextuelles supplémentaires aident à réduire les ambiguïtés dans la génération du texte.
Le RAG est particulièrement utile pour des tâches nécessitant une connaissance actualisée ou très spécifique, comme l'assistance technique basée sur la documentation en temps réel, le support client avancé, etc. En combinant ces mécanismes de récupération et de génération, les systèmes RAG sont capables d’offrir des performances supérieures par rapport aux modèles classiques de langage qui ne disposent que de leur propre contexte d'entraînement.
« Ces modèles sont conçus pour offrir aux développeurs des capacités d'IA avancées. Phi-4-multimodal, avec sa capacité à traiter simultanément la parole, la vision et le texte, ouvre de nouvelles possibilités pour la création d'applications innovantes et sensibles au contexte », explique Weizhu Chen, vice-président de l'IA générative chez Microsoft, dans un billet de blog.
La question à Phi-4 et sa réponse ci-dessus
Phi-4 installé sur OLLAMA
La mise à jour d’OLLAMA
Le RAG
La question à Phi-4 sur le RAG :
Me donner des infos sur le RAG de Phi-4 ses avantages ?
Informations de génération
total_duration 146.89s
load_duration 18.24s
prompt_eval_count 26
prompt_eval_duration 5.08s
eval_count 474
eval_duration 123.52s
tokens_per_second 3.84
Phi-4 sur un simple PC
En conclusion :
Le "RAG" (Retrieval-Augmented Generation) est une technique utilisée dans les modèles de traitement du langage naturel pour améliorer la qualité et la précision des réponses générées par un modèle, comme Phi-4. Voici quelques avantages de cette approche :
1. Augmentation de la Précision : En intégrant une phase de récupération d'informations avant la génération, le modèle peut accéder à des bases de données ou des documents pertinents qui contiennent les informations nécessaires pour répondre avec précision aux questions complexes.
2. Réduction des Informations Erronées : En tirant parti des sources externes vérifiées lors du processus de récupération, le modèle a moins de chances d'incorporer des informations fausses ou obsolètes dans sa réponse.
3. Amélioration de la Cohérence Contextuelle : Grâce à l'accès à un large éventail de documents, le modèle peut mieux contextualiser ses réponses en tenant compte du contexte actuel et historique pertinent fourni par les sources récupérées.
4. Flexibilité et Évolutivité : Le RAG permet d'adapter facilement les modèles aux différents domaines ou spécialisations en intégrant des bases de données spécifiques à ces domaines, ce qui rend l'approche versatile pour diverses applications.
5. Amélioration du Résumé et Extraction d’Informations : En se basant sur des documents externes bien structurés, le modèle peut effectuer un résumé plus efficace ou extraire les informations pertinentes sans générer de contenu superflu.
6. Réponse aux Questions Ouvertes : Le RAG est particulièrement avantageux pour traiter des questions ouvertes où la réponse n’est pas immédiatement disponible dans le modèle lui-même, permettant ainsi une recherche active d'informations avant de générer une réponse.
En somme, l'utilisation du RAG peut considérablement améliorer les capacités d'un modèle comme Phi-4 en matière de fournir des réponses pertinentes, précises et fiables.
Mon prompte sur le RAG de mon PC :
Fournissez une explication détaillée du texte suivant, en décomposant ses concepts clés, ses implications et son contexte :
Texte : Le plan RAG
Votre explication doit :
Clarifier tous les termes ou idées complexes
Fournir des informations contextuelles pertinentes
Discuter de l'importance ou des implications du contenu
Répondre à toutes les questions qu'un lecteur pourrait se poser
Utiliser des exemples ou des analogies pour illustrer les points lorsque cela est approprié
L'objectif est de fournir une explication complète qui permettrait à quelqu'un ayant peu de connaissances préalables de comprendre pleinement le texte.
Exemple de réponse de Phi-4 :
Explication du Plan RAG dans un Contexte Taxonomique et Sécurisé
Introduction au Concept de RAG
Le "RAG" fait généralement référence à "Retrieval Augmented Generation", une approche utilisée principalement en science des données, notamment dans les domaines de la recherche par langage naturel (NLP) et l'intelligence artificielle. Cette technique implique d'améliorer un modèle de génération de texte en récupérant d'abord des informations pertinentes à partir d'une base de données ou d'un corpus avant de générer une réponse.
Concepts Clés du Plan RAG
Enrichissement Taxonomique :
Détection de concepts émergents : Identifier et intégrer de nouveaux termes ou idées dans la structure taxonomique existante pour garantir qu'elle reste pertinente.
Suggestions de relations : Proposer des connexions entre différents concepts, ce qui aide à créer une compréhension plus riche du corpus de données.
Validation de Cohérence :
Vérifier que les contenus respectent la structure et l'intégrité de la taxonomie établie pour s'assurer qu'ils sont alignés correctement, évitant ainsi des informations contradictoires ou mal classées.
Enrichissement des Métadonnées :
Extraction contextuelle de métadonnées supplémentaires qui aident à affiner et préciser la classification et l'accès aux documents dans le corpus.
Sécurisation Intégrée :
Filtrage bidirectionnel : Assurer que les informations entrantes et sortantes respectent les protocoles de sécurité, empêchant ainsi toute fuite ou accès non autorisé.
Traces d'audit taxonomiques : Enregistrer tous les accès aux données pour assurer la traçabilité et l'intégrité des informations consultées.
Informations Contextuelles
Dans le cadre d'une architecture qui intègre des agents IA sécurisés, le RAG joue un rôle crucial en permettant de maintenir une taxonomie dynamique et sécurisée. Cela est particulièrement important dans les environnements où la sécurité des données (comme mentionné avec "Chiffrement de bout en bout" et "Tokenisation des données sensibles") et l'accessibilité contrôlée sont primordiales.
Importance et Implications
Amélioration de la Recherche : En utilisant le RAG, les systèmes peuvent fournir des réponses plus précises et contextuellement pertinentes en intégrant une compréhension approfondie du corpus grâce à une taxonomie bien structurée.
Sécurité Renforcée : Les techniques de filtrage bidirectionnel et de traçabilité garantissent que les données sensibles restent protégées, même lorsqu'elles sont manipulées par des agents IA.
Évolution Continue : En détectant automatiquement les concepts émergents, le système reste à jour sans intervention humaine constante, ce qui est crucial pour des environnements en rapide évolution comme la technologie ou l'économie.
Optimisation de l'Accès aux Données : La validation et l'enrichissement permettent d'améliorer la précision du classement des données, facilitant ainsi un accès plus efficace pour les utilisateurs autorisés.
Exemples Illustratifs
Bibliothèque Virtuelle : Imaginez une bibliothèque numérique qui utilise le RAG. Lorsqu'un utilisateur recherche "l'intelligence artificielle", le système récupère non seulement des documents pertinents mais aussi les dernières publications ou tendances sur l'IA, suggérant même comment ces idées sont liées à d'autres domaines comme la bio-ingénierie.
Sécurité dans les Banques : Dans un contexte bancaire, le RAG peut être utilisé pour surveiller et analyser les transactions. Il détecte des modèles de fraude en intégrant continuellement de nouvelles informations sur les techniques frauduleuses émergentes.
En conclusion, le plan RAG dans un contexte taxonomique sécurisé est une méthode avancée qui améliore à la fois l'efficacité et la sécurité d'un système informatique. Il permet non seulement de maintenir une base de données organisée et pertinente mais aussi de garantir que les informations sont accessibles en toute sécurité, alignées sur les besoins actuels et futurs des utilisateurs.
Citations
Le PLAN IA intégré à la stratégie..pdf
Phi-4 : Microsoft décline son modèle d'IA de petite taille pour affronter la concurrence
Vous pouvez tester Phi-4 sur :
Phi-4 - a microsoft Collection
Start Exploring
Phi-4 is currently available on Azure AI Foundry and Hugging Face, take a look today.
Aucun commentaire:
Enregistrer un commentaire