Phi-4模型 – 小型语言模型，推理和数学能力出色

Phi-4 是微软研究院开源的一个小型语言模型，参数量仅140亿，但在多个基准测试中表现出色，可能超过OpenAI的GPT-4o以及同类顶级开源模型如Qwen 2.5-14B和Llama-3.3-70B。其训练数据包括高质量的合成数据，涵盖50多种数据集，生成约4000亿未加权tokens。采用监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）技术，特别在数学竞赛相关任务中展现强大推理能力。

Phi-4的特点:

1. 参数规模小：仅140亿参数，资源需求低
2. 数据质量高：使用高质量合成数据训练
3. 优化技术先进：采用SFT和DPO技术
4. 基准测试表现优异：在GPQA、MATH和AMC等测试中表现突出

Phi-4的功能:

1. 文本生成：通过提供提示词，生成符合上下文的文本内容
2. 推理任务：适用于数学问题解决和逻辑推理
3. 集成开发：与现有自然语言处理框架集成，优化复杂任务处理效率

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