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微软推出iPhone能跑的ChatGPT级模型,网友:OpenAI得把GPT-3.5淘汰了

产业新闻 11

    Llama3发布刚几天,微软就出手截胡了?

    刚刚发布的Phi-3系列小模型技术报告,引起AI圈热议。

    其中仅3.8B参数的Phi-3-mini在多项基准测试中超过了Llama38B。

    为了方便开源社区使用,还特意设计成了与Llama系列兼容的结构。

    微软这次打出“手机就能直接跑的小模型”的旗号,4bit量化后的phi-3-mini在iPhone14pro和iPhone15使用的苹果A16芯片上跑到每秒12token。

    这意味着,现在手机上能本地运行的最佳开源模型,已经做到ChatGPT水平。

    在技术报告中还玩了一把花活,让phi-3-mini自己解释为什么构建小到手机能跑的模型很令人惊叹。

    除了mini杯之外,小杯中杯也一并发布:

    Phi-3-small,7B参数,为支持多语言换用了tiktoken分词器,并额外增加10%多语种数据。

    Phi-3-medium,14B参数,在更多数据上训练,多数测试中已超越GPT-3.5和Mixtral8x7b MoE。

    (大杯他们目前不打算做)

    作者阵容一看也不简单,一眼扫过去MSRA和MSR雷蒙德团队都投入了不少人。

    那么,Phi-3系列到底有什么独特之处呢?

    根据技术报告中披露,其核心秘诀就在于数据。

    去年团队就发现,单纯堆砌参数量并不是提升模型性能的唯一路径。

    反而是精心设计训练数据,尤其是利用大语言模型本身去生成合成数据,配合严格过滤的高质量数据,反而能让中小模型的能力大幅跃升。

    也就是训练阶段只接触教科书级别的高质量数据,Textbooks are all you need。

    Phi-3也延续了这一思路,这次他们更是下了血本:

    投喂了多达3.3万亿token的训练数据(medium中杯是4.8万亿)大幅强化了数据的”教育水平”过滤更多样化的合成数据,涵盖逻辑推理、知识问答等多种技能独特的指令微调和RLHF训练,大幅提升对话和安全性

    投喂了多达3.3万亿token的训练数据(medium中杯是4.8万亿)

    大幅强化了数据的”教育水平”过滤

    更多样化的合成数据,涵盖逻辑推理、知识问答等多种技能

    独特的指令微调和RLHF训练,大幅提升对话和安全性

    举个例子,比如某一天足球比赛的结果可能对于大模型是良好的训练数据,但微软团队删除了这些加强知识的数据,留下更多能提高模型推理能力的数据。

    这样一来,对比Llama-2系列,就可以用更小的参数获得更高的MMLU测试分数了。

    不过小模型毕竟是小模型,也不可避免存在一些弱点。

    微软透露,模型本身参数中没能力存储太多事实和知识,这一点也可以从TriviaQA测试分数低看出来。

    缓解办法就是联网接入搜索引擎增强。

    总之,微软研究院团队是铁了心了要在小模型+数据工程这条路上走下去,未来还打算继续增强小模型的多语言能力、安全性等指标。

    对于开源小模型超过ChatGPT这回事,不少网友都认为压力现在给到OpenAI这边,需要赶快推出GPT-3.5的继任者了。

    参考链接:

    [1]https://arxiv.org/abs/2404.14219

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