求推荐微软27亿参数的模型phi-2 怎么理解小语言模型的惊人的力量

来自中关村在线http://www.zol.com.cn/的优秀用户AAA，于2023.12.20 16:15:04在经验百科知识平台总结分享了一篇关于“微软27亿参数的模型phi-2 怎么理解小语言模型的惊人的力量”的百科，非常感谢AAA的辛苦付出，他总结的解决技巧方法及常用办法如下：

简要回答

小语言模型拥有更高效的能力展现效果，具备非常出色的语言理解能力和推理能力，在小型语言模型方面，微软最近发布的Phi-2模型就是一个典型的小型语言模型，这套语言模型具有27亿参数，在自然语言处理领域中有着很惊人的能力表现，即便与少于130亿参数的基础语言模型相比，小型语言模型仍旧能够处于领先的水平上，而且在复杂的基准测试上，它的性能更是能超过体量大他25倍的模型，那么小语言模型究竟是如何展现出它这种惊人的力量呢？

• 01

  数据选择方面
  Phi-2模型在它的发展历程中已经向人们证实了，训练数据选择方面进行战略性选择的重要性，而且这样的选择性是能够提供更高质量的数据资源，能够将各种推理资源和一般知识进行合成，打造一个专属的数据集，Phi-2模型实现了能够媲美更大模型的性能。

  
• 02

  转换器的基础模型
  Phi-2模型可以完成预测服务，他所使用的训练数据包括1.4万亿个标记点，其中还涵盖了各种网络数据集以及合成集，能够用于自然语言处理以及各项编码任务，这套模型在96个a100 gpu芯片上训练了14天，在没有经过反馈强化训练的干预下，依旧能够有着较为出色的表现，在减少偏见和毒性方面的表现要远远优于现有的开源模型。

  
• 03

  基准测试方面
  Phi-2模型虽然参数量级是比较少的，但是在多个聚合基准测试中已经展现出超越参数量级的能力，特别是在多个进程推理任务中，Phi-2模型性能要比很多量级大于它的模型还要强，并且与最近发布的谷歌Gemini Nano 2相比，有着更好的表现效果，尽管Phi-2模型大小相较而言会更小，依然不影响他的能力发挥。

  

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