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微软亚洲研究院发布了一种创新算法——rStar-Math。rStar-Math通过代码增强CoT、蒙特卡洛树搜索等,可以帮助小参数模型在不依赖老师模型蒸馏的情况下,实现多轮自我思维深度进化,极大增强模型的数学推理能力。代码地址:https://github.com/microsoft/rStar论文地址:https://arxiv.org/abs/2501.04519从昨天微软开源的最强小模型Phi-4,以及最新推出创新算法rStar-Math来看,未来小模型的性能和效�
微软研究院开源了目前最强小参数模型——phi-4。去年12月12日,微软首次展示了phi-4,参数只有140亿性能却极强,在GPQA研究生水平、MATH数学基准测试中,超过了OpenAI的GPT-4o,也超过了同类顶级开源模型Qwen2.5-14B和Llama-3.3-70B。在与其他类似规模和更大规模的模型比较中,phi-4在12个基准测试中的9个上优于同类开源模型Qwen-2.5-14B-Instruct。
微软研究院发布了最强小参数模型——Phi-4。Phi系列模型自今已经发布了5代,Phi-4也延续了之前的小参数模式只有140亿。值得一提的是,微软AI副总裁、phi系列模型的灵魂人物之一SébastienBubeck已经离开了微软加入了OpenAI。