Introducción a Phi-4
Microsoft ha dado un paso adelante en el ámbito de la inteligencia artificial con el lanzamiento de Phi-4, su más reciente modelo generativo. Este nuevo modelo, que forma parte de la familia Phi, se presenta como una mejora significativa respecto a sus predecesores, especialmente en la resolución de problemas matemáticos. La compañía ha afirmado que esta evolución se debe en gran parte a la calidad mejorada de los datos de entrenamiento utilizados.
Características y acceso limitado
Phi-4 está disponible en un acceso muy limitado desde la noche del jueves, exclusivamente en la plataforma de desarrollo Azure AI Foundry de Microsoft y solo para fines de investigación bajo un acuerdo de licencia de investigación de Microsoft. Con un tamaño de 14 mil millones de parámetros, Phi-4 compite con otros modelos de lenguaje pequeños como GPT-4o mini, Gemini 2.0 Flash y Claude 3.5 Haiku. Estos modelos de IA suelen ser más rápidos y económicos de operar, y su rendimiento ha ido en aumento en los últimos años.
Innovaciones en datos sintéticos
Microsoft atribuye el notable aumento en el rendimiento de Phi-4 al uso de “datasets sintéticos de alta calidad”, junto con conjuntos de datos de contenido generado por humanos y algunas mejoras post-entrenamiento no especificadas. En la actualidad, muchos laboratorios de IA están explorando innovaciones en torno a los datos sintéticos y el entrenamiento posterior, lo que indica una tendencia creciente en la industria.
Impacto en la comunidad de IA
El CEO de Scale AI, Alexandr Wang, comentó en un tweet que “hemos alcanzado una pared de datos de pre-entrenamiento”, lo que confirma varios informes sobre el tema en las últimas semanas. Este contexto resalta la importancia de Phi-4 en el desarrollo de modelos de IA más eficientes y efectivos. Además, es relevante mencionar que Phi-4 es el primer modelo de la serie Phi que se lanza tras la salida de Sébastien Bubeck, quien fue un vicepresidente de IA en Microsoft y una figura clave en el desarrollo de los modelos Phi.
