5 月 28 日消息,微软在 Build 2024 大会上发布了 Phi-3 家族的最新成员--Phi-3-vision,主打“视觉能力”,能够理解图文内容,同时据称可以在移动平台上流畅高效运行。
Phi-3-vision 是一款多模态小型语言模型(SLM),主要用于本地 AI 场景,该模型参数量为 42 亿,上下文长度为 128k token,能够为常规视觉推理任务和其他任务提供支持。
那么 Phi-3-vision 有多厉害?微软今天发布了新的论文 [PDF],表示该 SLM 和 Claude 3-haiku、Gemini 1.0 Pro 等其他模型不相上下。
微软在论文中对比了 ScienceQA、MathVista 和 ChartQA 等模型,Phi-3-vision 的参数虽然不多,但性能非常优秀。
据此前报道,微软提供了 Phi-3-vision 相较于字节跳动 Llama3-Llava-Next(8B)、微软研究院和威斯康星大学、哥伦比亚大学合作的 LlaVA-1.6(7B)、阿里巴巴通义千问 QWEN-VL-Chat 模型等竞品模型的比较图表,其中显示 Phi-3-vision 模型在多个项目上表现优异。
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