微软发布Phi-3：手机运行、性能媲美ChatGPT，实测效果很棒
在人工智能领域，大模型正在不断刷新着人们的认知。在近几年的发展中，千亿参数、万亿参数的模型层出不穷，似乎越大越好。然而，微软的研究人员却另辟蹊径，他们研发出了一种小巧的语言模型phi-3-mini，它仅拥有3.8亿参数，但却展现出了与大模型相媲美的性能。
技术参数技术报告地址：https://arxiv.org/abs/2404.14219
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简介phi-3-mini是一种3.8亿参数的语言模型，经过3.3万亿tokens的训练，其性能可以与Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美。这一成绩令人瞩目，因为phi-3-mini的体积小巧，足以部署在手机上。其创新之处在于训练数据，包括重度过滤的网页数据和合成数据，并针对稳健性、安全性和对话格式进行了进一步优化。此外，研究人员还提供了7B和14B参数模型的初步结果。
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随着大模型规模的不断增长，人们发现通过训练更大的模型可以获得更好的性能。然而，这种规模增长是建立在训练数据固定的基础上的。在phi-3-mini之前，微软的研究人员已经通过基于大模型过滤和合成数据训练的小模型，取得了与大模型相媲美的效果。phi-3-mini的问世进一步证实了这一观点，它仅拥有3.8B参数，但其性能却可以与大型模型相媲美。
技术规格phi-3-mini模型采用transformer解码器架构，并具备默认上下文长度为4K的特点。此外，通过LongRope技术，推出了长上下文版本phi-3-mini-128K，其上下文长度可扩展至128K。该模型采用与Llama-2类似的模块结构，并使用了相同的tokenizer，词汇量为320641。在模型参数方面，phi-3-mini具有3072隐藏维度，32个头和32层，并使用bfloat16格式训练了3.3T tokens。值得注意的是，phi-3-mini已经经过聊天微调，聊天模板为"/n Question <|end|>/n"。
phi-3-small是一个7B参数模型，采用标准的7B模型解码器结构，具备32层和4096隐藏层维度。为了减少KV cache占用，该模型使用了grouped-query attention，其中4个query共享1个key。此外，phi-3-small还采用了密集注意力层和块稀疏注意力层的交替使用，以进一步优化KV cache占用，同时保持长上下文检索性能。在训练数据方面，phi-3-small额外使用了10%的多语言数据，并采用了tiktoken tokenizer，词汇量为100352。
phi-3-medium是一个14B参数模型，与phi-3-mini使用相同的tokenizer和架构。在训练数据上，phi-3-medium在相同的训练数据上训练了更多的epoch(4.8T tokens)。在模型参数方面，phi-3-medium具有40个头和40层，嵌入维度为5120。然而，一些基准测试从7B到14B的提升不如从3.8B到7B的提升明显，可能需要进一步优化训练数据组合，以适应14B参数模型。
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phi-3-mini的训练数据包括重度过滤的网页数据和合成数据。在训练阶段，phi-3-mini首先使用网页数据训练语言理解能力，然后使用网页和合成数据训练逻辑推理能力。这种训练策略使得phi-3-mini的数据更接近于数据最优状态。
效果介绍学术基准测试结果部分详细报告了phi-3-mini在多个基准测试上的表现，并将其与其他模型进行了比较。结果显示，phi-3-mini在多项基准测试中均取得了优异的成绩，其性能与大模型相媲美。
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phi-3-mini遵循微软负责任AI原则，进行了安全优化。经过安全优化后，phi-3-mini的有害回应显著减少。
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弱点：由于模型规模较小，phi-3-mini在事实知识存储方面存在限制。然而，这一弱点可以通过集成搜索引擎来解决。此外，目前phi-3-mini主要面向英文，未来将探索多语言能力。
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我们可以看到，phi-3-mini这个小巧的语言模型展现出了惊人的性能。它不仅在学术基准测试中取得了优异的成绩，还可以安全地部署在手机上。这一成果无疑为人工智能领域带来了新的启示，也为我们提供了更多的想象空间。
应用测试phi-3发布后，第一时间被大量的模型加速/服务工具所支持。以ollama为例：
phi3
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因为我前期已经安装了ollama及open_webui环境，所以这次就直接用ollama+open_webui进行测试。具体安装过程可以参考：
https://m.toutiao.com/item/7358343321595281954/
测试所用模型为q4版，模型下载使用:
简单测试发现phi3对中文支持并不是很好：
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但是算数学题让我感到非常惊艳：
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这点可比llama3-8B 的效果好，甚至超过了一些商业大模型。
在未来的发展中，我们期待看到phi-3-mini在更多领域的应用，以及更多类似的小型高效模型的出现。
