Microsoft представила малую языковую модель Phi-4-mini-flash-reasoning
Microsoft выпустила новую малую языковую модель под названием Phi-4-mini-flash-reasoning, главное преимущество которой заключается в расширенных возможностях логического мышления на устройствах с ограниченными ресурсами, будь то смартфоны, периферийные устройства или встраиваемые системы. В основе новой модели семейства Phi лежит архитектура SambaY с ключевым элементом под названием Gated Memory Unit (GMU). Этот модуль обеспечивает эффективный обмен информацией между внутренними частями модели, что значительно повышает производительность даже при обработке очень длинных запросов и больших объемов текста. Microsoft заявляет, что пропускная способность Phi-4-mini-flash-reasoning до 10 раз выше, чем у других моделей семейства Phi. На практике это означает, что за одно и то же время модель может обработать в 10 раз больше запросов или сгенерировать в 10 раз больше текста. Кроме этого, разработчикам удалось снизить задержку при генерации ответа в 2-3 раза. Отмечается, что Phi-4-mini-flash-reasoning демонстрирует хорошие результаты в математике и структурированных рассуждениях, что делает ее ценным инструментом для образовательных технологий (EdTech), легковесных симуляций и автоматизированных систем оценки. Компания считает, что новая модель будет особенно полезна в следующих областях: Адаптивное обучение, где важна мгновенная обратная связь. Рассуждающие агенты, работающие непосредственно на устройстве, например, мобильные учебные пособия. Интерактивные системы обучения, ко...
Mistral AI опубликовал Devstral, большую языковую модель для работы с кодом Компания Mistral AI представила большую языковую модель Devstral, оптимизированную для реш ...
Google использовал большую языковую модель для выявления уязвимости в SQLite Исследователи из подразделений Google Project Zero и Google DeepMind опубликовали отчёт о ...
CHASPIK.SPB.RU