微软Phi-2 2.7B性能领先谷歌Gemini Nano-2 3.2B

　　今日，微软发布官方声明，称其开发的 Phi-2 2.7B 模型在多项指标上超过了 Google 的 Gemini Nano-2 3.2B 模型。

　　Microsoft研发的Phi-2 2.7B模型

　　早前在 IT之家的报道中，微软在Ignite 2023大会上首次披露了容纳27亿参数的Phi-2，在性能上较以往型号有明显进步。

　　去年六月份，微软推出了包含13亿参数的Phi-1，主要应用于QA 问答、文本处理等领域。该模型使用大量高质量数据进行训练，在基准测试中的表现甚至超过同类模型十倍以上。

　　今年九月份，微软又进一步推出了Phi-1.5版，尽管依旧仅含13亿元参数，但已可创作诗歌、电子邮件及故事，甚至可以对大量文本进行总结概括。在常识、语言理解以及推理的基准测试中，该版本的模型在部分领域已经可以媲美甚至超越含有高达100亿参数的同类模型。

　　现如今，Phi-2的出现，使其所包含的参数数量达到惊人的27亿，尽管与其他大型语言模型相比仍显不足，它却在逻辑推理和系统安全性能上展现出不容忽视的提升。通过适当的调整和定制化，小型的语言模型将成为云和边缘应用的得力助手。

　　Google研发的Gemini Nano-2 3.2B模型

　　针对面向小型设备本地操作设计的Gemini Nano，新升级的2.0版本有着高达32亿的参数，预计将首先配置在Pixel 8 Pro手机上。

　　就录音功能而言，选择所需的音频文件后，用户只需点击“文本稿”标签，再点选上方的“总结”按钮，该应用便能迅速生成完整的主旨简报。

　　而在用户最为依赖的Gboard输入法中，Gemini Nano的加入将极大程度提高交互的自然度，未来包括WhatsApp在内的众多应用将会逐步引入这一更加人性化的功能。