AI 新智界訊，12 月13 日，微軟發布27 億參數的語言模型—Phi-2。據介紹，由於在模型縮放和訓練資料整理方面進行了創新，在複雜的基準測試中，Phi-2 的性能可媲美或優於比它大25 倍的模型。據悉，Phi-2 是一個基於Transformer 的模型，在1.4 T 的詞塊上進行了訓練，這些詞塊來自NLP 和編碼的合成資料集和網路資料集。在96 個A100 GPU 上對Phi-2 的訓練耗時14 天。 Phi-2 是一個基礎模型，沒有透過人體回饋強化學習（RLHF）進行調整，也沒有經過指導性微調。儘管如此，與經過對齊的現有開源模型相比，Phi-2 在毒性和偏差方面有更好的表現。在各種綜合基準測試中，Phi-2 超越了Mistral 和Llama-2 模型在70 億和130 億參數下的效能。值得注意的是，在多步驟推理任務（即編碼和數學）上，Phi-2 的表現是Llama-2-70 B 模型的25 倍。此外，Phi-2 的性能與最近發布的Google Gemini Nano 2 不相上下，甚至更勝一籌。
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