Phi small model development tutorial: Using C to develop a local deployment AI chat tool, only CPU, no need for GPU, 3G memory can run, not inferior to GPT-3.5
Chào mừng các bạn đến với bài viết đặc biệt về Phi small model, một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực AI hiện nay. Phi small model là một trong những sản phẩm nổi bật của Microsoft, được phát triển với mục tiêu mang lại trải nghiệm AI mạnh mẽ mà không cần sử dụng GPU, chỉ cần CPU và 3G bộ nhớ. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn những thông tin chi tiết và đầy đủ về Phi small model, từ việc hiểu rõ về mô hình này, cách phát triển ứng dụng AI sử dụng C đến những thành tựu nổi bật mà Phi small model đã đạt được.
Giới thiệu về Phi small model
Phi small model là một loạt các mô hình ngôn ngữ mở nguồn do Microsoft phát triển. Phi-4, phiên bản mới nhất của mô hình này, đã vượt qua nhiều mô hình ngôn ngữ khác như OpenAI’s GPT-4o, Qwen 2.5 -14B và Llama-3.3-70B trong các thử thách như GPQA và MATH. Phi-4 còn đạt được điểm số 91.8 trong bài kiểm tra AMC (American Mathematics Competition), vượt qua nhiều mô hình nổi tiếng khác như Gemini Pro 1.5, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Qwen 2.5. Với tổng số tham số 4050 tỷ, Phi-4 có thể so sánh với Llama-3.1.
Phi small model – Một bước tiến mới trong AI
Phi small model không chỉ nổi bật với hiệu suất vượt trội mà còn với khả năng dễ dàng triển khai. Microsoft đã mở nguồn mô hình này dưới giấy phép MIT, cho phép mọi người sử dụng và phát triển trên nền tảng này. Phi small model có thể chạy trên hệ thống chỉ cần CPU và 3G bộ nhớ, giúp tiết kiệm chi phí và tài nguyên.
Phi small model và C
Để phát triển ứng dụng AI sử dụng Phi small model, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình C. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một ví dụ cụ thể về cách sử dụng C để gọi mô hình Phi-4 từ ONNX (Open Neural Network Exchange), một định dạng mở cho các mạng thần kinh sâu.
ONNX – Định dạng mở cho các mạng thần kinh sâu
ONNX là một định dạng mở được phát triển bởi Microsoft và Facebook, cho phép các mạng thần kinh sâu của bạn tương thích với nhiều framework và推理引擎 khác nhau. ONNX đã hỗ trợ nhiều framework như TensorFlow, PyTorch, và nhiều推理引擎 khác.
Phi small model – Thành tựu và triển vọng
Phi small model đã đạt được nhiều thành tựu đáng kể trong lĩnh vực AI. Với hiệu suất vượt trội và khả năng triển khai dễ dàng, Phi small model hứa hẹn sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các nhà phát triển AI. Phi small model không chỉ giúp tiết kiệm chi phí và tài nguyên mà còn mang lại trải nghiệm AI mạnh mẽ cho người dùng.
Phi small model – Một bước tiến mới trong AI
Phi small model không chỉ nổi bật với hiệu suất vượt trội mà còn với khả năng dễ dàng triển khai. Microsoft đã mở nguồn mô hình này dưới giấy phép MIT, cho phép mọi người sử dụng và phát triển trên nền tảng này. Phi small model có thể chạy trên hệ thống chỉ cần CPU và 3G bộ nhớ, giúp tiết kiệm chi phí và tài nguyên.
Phi small model và C
Để phát triển ứng dụng AI sử dụng Phi small model, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình C. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn một ví dụ cụ thể về cách sử dụng C để gọi mô hình Phi-4 từ ONNX (Open Neural Network Exchange), một định dạng mở cho các mạng thần kinh sâu.
