Llama 3發(fā)布剛幾天，微軟就出手截胡了？
剛剛發(fā)布的Phi-3系列小模型技術報告，引起AI圈熱議。
其中僅3.8B參數的Phi-3-mini在多項基準測試中超過了Llama 3 8B。
為了方便開源社區(qū)使用，還特意設計成了與Llama系列兼容的結構。
微軟這次打出“手機就能直接跑的小模型”的旗號，4bit量化后的phi-3-mini在iPhone 14 pro和iPhone 15使用的蘋果A16芯片上跑到每秒12 token。
這意味著，現在手機上能本地運行的最佳開源模型，已經做到ChatGPT水平。
在技術報告中還玩了一把花活，讓phi-3-mini自己解釋為什么構建小到手機能跑的模型很令人驚嘆。
除了mini杯之外，小杯中杯也一并發(fā)布：
Phi-3-small，7B參數，為支持多語言換用了tiktoken分詞器，并額外增加10%多語種數據。
Phi-3-medium，14B參數，在更多數據上訓練，多數測試中已超越GPT-3.5和Mixtral 8x7b MoE。
（大杯他們目前不打算做）
作者陣容一看也不簡單，一眼掃過去MSRA和MSR雷蒙德團隊都投入了不少人。
那么，Phi-3系列到底有什么獨特之處呢？
根據技術報告中披露，其核心秘訣就在于數據。
去年團隊就發(fā)現，單純堆砌參數量并不是提升模型性能的唯一路徑。
反而是精心設計訓練數據，尤其是利用大語言模型本身去生成合成數據，配合嚴格過濾的高質量數據，反而能讓中小模型的能力大幅躍升。
也就是訓練階段只接觸教科書級別的高質量數據，Textbooks are all you need。
Phi-3也延續(xù)了這一思路，這次他們更是下了血本:
- 投喂了多達3.3萬億token的訓練數據（medium中杯是4.8萬億）
- 大幅強化了數據的”教育水平”過濾
- 更多樣化的合成數據，涵蓋邏輯推理、知識問答等多種技能
- 獨特的指令微調和RLHF訓練，大幅提升對話和安全性
舉個例子，比如某一天足球比賽的結果可能對于大模型是良好的訓練數據，但微軟團隊刪除了這些加強知識的數據，留下更多能提高模型推理能力的數據。
這樣一來，對比Llama-2系列，就可以用更小的參數獲得更高的MMLU測試分數了。