Microsoft lança novos modelos de IA Phi 4 capazes de competir com sistemas maiores
A Microsoft apresentou nesta quarta-feira uma nova linha de modelos de inteligência artificial (IA) com licença permissiva, destacando-se o Phi 4, cujo desempenho se mostra competitivo com sistemas de IA consideravelmente maiores, inclusive em testes que medem a capacidade de raciocínio.
Essa nova família de modelos, que inclui o Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning e Phi 4 reasoning plus, é especializada em raciocínio e na verificação de fatos para a solução de problemas complexos. A iniciativa expande a linha de modelos “pequenos” Phi, introduzida há um ano, visando apoiar desenvolvedores na criação de aplicações para dispositivos com recursos computacionais limitados.
Detalhes sobre os modelos Phi 4
O Phi 4 mini reasoning, com aproximadamente 3,8 bilhões de parâmetros, foi treinado com cerca de 1 milhão de problemas matemáticos sintéticos gerados pelo modelo R1 da startup chinesa DeepSeek. Este modelo foi concebido para aplicações educacionais, como sistemas de tutoria integrados em dispositivos com menor capacidade de processamento. Geralmente, o número de parâmetros de um modelo está diretamente ligado à sua capacidade de resolução de problemas.
Já o Phi 4 reasoning, um modelo de 14 bilhões de parâmetros, teve seu treinamento baseado em dados de alta qualidade obtidos da web, além de demonstrações cuidadosamente selecionadas do o3-mini da OpenAI. A Microsoft indica que este modelo é ideal para aplicações nas áreas de matemática, ciências e programação.
Phi 4 reasoning plus: precisão e performance
O Phi 4 reasoning plus representa uma adaptação de um modelo Phi 4 anteriormente lançado, com ajustes focados em aprimorar a precisão em tarefas específicas. Segundo a Microsoft, o desempenho deste modelo se aproxima do R1, que possui expressivos 671 bilhões de parâmetros.
Testes internos realizados no exame de habilidades matemáticas OmniMath indicam que o Phi 4 reasoning plus alcança resultados comparáveis aos do o3-mini da OpenAI. Essa capacidade demonstra que modelos menores, quando desenvolvidos com técnicas avançadas, podem rivalizar com gigantes do setor.
Acessibilidade e tecnologias empregadas
Os modelos Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning e Phi 4 reasoning plus estão acessíveis na plataforma Hugging Face, acompanhados de relatórios técnicos detalhados. A Microsoft utilizou técnicas como destilação, aprendizado por reforço e a aplicação de dados de alta qualidade para desenvolver esses novos modelos.
Essa abordagem permitiu criar modelos que equilibram eficientemente tamanho e desempenho. São compactos o suficiente para operar em ambientes com baixa latência, sem comprometer uma robusta capacidade de raciocínio que os equipara a modelos significativamente maiores. Dessa forma, até mesmo dispositivos com recursos limitados podem executar tarefas complexas de maneira eficiente, como detalhado pela fonte original do TechCrunch.