微软推出小模型 Phi-2，性能优于 Llama 2/Mistral 7B

微软宣布推出一个 27 亿参数的语言模型 Phi-2，并声称其性能可与大 25 倍的模型相匹配或优于。“展示了出色的推理和语言理解能力，展示了参数少于 130 亿的基础语言模型中最先进的性能。”

其基准测试结果表明，只需 27 亿个参数，Phi-2 就能在各种综合基准测试中超越 Mistral 和 Llama-2 模型在 7B 和 13B 参数下的性能。与大 25 倍的 Llama-2-70B 模型相比，Phi-2 在多步推理任务（即编码和数学）上实现了更好的性能。

此外，Phi-2 的性能与最近发布的 Google Gemini Nano 2 不相上下，甚至更胜一筹。

且与经过调整的现有开源模型相比，Phi-2 响应中的“毒性”和偏差也要更少。

此前，谷歌发布的 Gemini 演示视频曾展示了其解决复杂物理问题，以及对学生进行纠错的能力。微软研究人员也将 Phi-2 进行了同样的测试，并表示它同样能够正确回答问题，和使用相同的提示纠错。

Phi-2 是微软“小语言模型（SLM）”系列中的最新版本。第一个版本是拥有 13 亿参数的 Phi-1，针对基本的 Python 编码任务进行了微调。9 月，该公司将重点扩展到常识推理和语言理解，推出了一个新的 13 亿参数模型 Phi-1.5，性能可与大 5 倍的模型相媲美。

微软表示，Phi-2 的效率使其成为想要探索增强人工智能安全性、可解释性和语言模型道德发展等领域的研究人员的理想平台。目前，Phi-2 现已通过 Microsoft Azure AI Studio 的模型目录发布。

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