就在今天，微软「小语言模型」系列正式升级，最新的Phi 3.5版本一口气连发三款模型——
- 38.2亿参数的Phi-3.5-mini-instruct
- 419亿参数的Phi-3.5-MoE-instruct
- 41.5亿参数的Phi-3.5-vision-instruct
这三个模型都可供开发人员在Hugging Face上下载、使用和微调，并获得了微软的MIT许可证，可以进行不受限制的商业应用和修改。
别看规模不大，但这三个模型在很多第三方基准测试中都性能表现都相当不错，甚至在某些情况下击败了其他领先大模型，包括谷歌的Gemini 1.5 Flash、Meta的Llama 3.1，甚至在一些竞技场上击败了OpenAI的GPT-4o。
优秀的性能加上宽松的开放许可证，网友在社交网络上纷纷试用并点赞Phi 3.5新系列：
接下来，根据Hugging Face上的发行说明，简要介绍一下三款新型号模型的不同特点和用途。
Phi-3.5-mini-Instruct：小而美
模型：https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-mini-instruct
延续之前模型小而美的路线，Phi-3.5-mini-Instruct也是一种轻量级AI模型，基于Phi-3使用的数据集构建，拥有38亿个参数，支持128k token上下文长度。
Phi-3.5-mini使用512个H100-80G GPU，在10天内对3.4万亿个token进行了训练。
Phi-3.5-mini非常适合在内存或算力受限的设备上使用，虽然内存有限但推理能力不减，可以完成代码生成、数学问题的解决和逻辑推理等任务。
默认情况下，Phi-3.5-mini使用Flash Attention，这需要某些类型的GPU硬件才能运行。
通过在不同类型的GPU上进行测试，发现在NVIDIA V100或更早一代GPU上即可使用。
多语言
尽管尺寸紧凑，Phi-3.5-mini在多语言和多轮对话任务中表现出了优秀的性能。
Phi-3.5-mini支持阿拉伯语、中文、英语、芬兰语、法语、德语等23种语言。
下表重点介绍了Phi-3.5-mini在多语言MMLU、MEGA和多语言MMLU-pro数据集上的多语言功能。
总体而言，即使只有3.8B参数，Phi-3.5-mini在多语言任务上与其他更大参数的模型相比，也具有竞争力。
长上下文
Phi-3.5-mini支持128K上下文长度，因此该模型能够执行多种长上下文任务，包括长文档/会议摘要、长文档QA、长文档信息检索。
Phi-3.5-mini在衡量「长上下文代码理解」的RepoQA基准测试中超越了其他类似大小的模型，比如Llama-3.1-8B-instruct和Mistral-7B-instruct。
Phi-3.5-MoE-instruct：首款MoE
模型：https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-MoE-instruct
Phi-3.5-MoE-instruct是微软Phi模型中的首个MoE模型，将多种不同类型的模型组合成一个模型，汇总的模型内部每个类型模型专门从事不同的任务。
顾名思义，Phi-3.5-MoE采用的是混合专家架构，在23天内使用512个H100-80G GPU，对4.9万亿个token进行了训练。
420亿个参数的架构，支持128k token上下文长度，Phi-3.5-MoE专注于处理高质量，推理密集数据。
然而，根据HuggingFace文档，Phi-3 MoE有16x3.8B参数，只能使用6.6B参数运行。
Phi-3.5-MoE专为在各种推理任务而设计，尤其是在代码、数学和多语言理解方面具有强大的性能。
并且，MoE模型经历了严格的优化过程，结合了监督微调、近端策略优化（proximal policy optimization）和直接偏好优化（direct preference optimization），确保精确并且安全的指令遵守。
与Phi-3.5-mini一样，MoE版本也支持多种语言，并且在长上下文表现优秀，在特定基准测试中优于较大的模型，包括RepoQA：
专业学科
由于Phi-3.5-MoE模型的定位是处理不同种类的专业任务，那它在专业学科领域表现如何？
Phi-3.5-MoE在5个样本MMLU（大规模多任务语言理解）上击败了GPT-4o mini，涉及STEM、人文科学、社会科学等不同专业水平的学科。
因此，MoE模型独特的组合架构使其能够跨多种语言的情况下，也能处理不同类型复杂的任务，并且保持高质高效。
Phi-3.5-vision-instruct：视觉多模态
模型：https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-vision-instruct
前两个模型都用于文本推理，而Phi-3.5-vision-instruct作为多模态模型，集成了文本和图像处理功能。
Phi-3.5-vision在6天内使用256个A100-80G GPU，对5000亿个token进行了训练。
多模态模型特别适合一般的图像理解、光学字符识别、图表和表格理解以及视频摘要等任务。
与Phi-3.5系列中的其他模型一样，Phi-3.5-vision支持128k token上下文长度，能够处理复杂的多帧视觉任务。
微软强调，模型是结合合成和过滤的公开可用数据集进行训练的，重点关注高质量、推理密集的数据。
视觉任务
Phi-3.5-vision主要用于多帧图像理解和推理，包括详细的图像比较、多图像摘要和视频摘要，这些能力在办公场景中有广泛的应用。
经过测试，大多数图像基准测试性能都得到提升，例如，MMMU性能从40.2提升到43.0，MMBench性能从80.5提升到81.9，文档理解基准TextVQA从70.9提升到72.0。
以下是现有多图像基准的比较结果，平均而言，Phi-3.5-vision在相同尺寸上优于竞争对手模型，并且在多帧功能和视频摘要方面能更大的模型一决高下。
BLINK包含14项视觉任务的基准测试，人类可以很快解决这些任务，但对于LLM来说仍然很难。
不仅在每一项小分上得分更高，例如艺术风格识别和法医学鉴定都获得了87.2和92.4的高分；从总分来看，Phi-3.5-vision高于Gemini-1.5-Flash、GPT-4o-mini和Claude-3.5-Sonnet。
Video-MME用于全面评估LLM处理视频数据的能力，涵盖广泛的视觉领域任务，并且包括不同时长的视频处理任务。
可以看出，视频处理能力方面，Phi-3.5-vision与领先的几个模型相比，仍有比较大的进步空间，但得分也都基本超过了InternVL模型。
