微软发布视觉型AI新模型：Phi-3-vision

　　5 月 26 日消息，微软近期推出其小语言 AI 模型新成员“Phi-3-vision”，以卓越的“视觉”处理能力著称，能够深度解析图文信息并在移动设备上稳定运行。

　　据悉，Phi-3-vision 作为微软 Phi-3 家族的首款多模态模型，继承自 Phi-3-mini 的文本理解能力，兼具轻巧便携特性，适用于移动平台/嵌入式终端；模型参数规模达 42 亿，远超 Phi-3-mini（3.8B），略逊于 Phi-3-small（7B），上下文长度为 128k token，训练时间跨度为 2024 年 2 月至 4 月。

　　值得关注的是，Phi-3-vision 模型的核心优势在于其强大的“图文识别”功能，能够准确理解现实世界图像的内涵，迅速识别并提取图片中的文字信息。

　　微软强调，Phi-3-vision 尤其适用于办公场景，开发者针对图表和方块图（Block diagram）识别进行了专门优化，使其能够根据用户输入信息进行推理，并生成一系列决策建议，为企业提供战略参考，被誉为“媲美大型模型”的效果。

　　在模型训练环节，微软表示 Phi-3-vision 采用了“多元化图片与文字数据”进行训练，涵盖了一系列“精选的公共内容”，如“教科书级”教育素材、代码、图文标注数据、现实世界知识、图表图片、聊天记录等，以保证模型输入内容的丰富性。此外，微软承诺所用训练数据“可追溯”且不含任何个人信息，充分保障用户隐私。

　　在性能对比方面，微软提供了 Phi-3-vision 与字节跳动 Llama3-Llava-Next（8B）、微软研究院与威斯康星大学、哥伦比亚大学联合研发的 LlaVA-1.6（7B）以及阿里巴巴通义千问 QWEN-VL-Chat 模型等竞品的对比图表，展示了 Phi-3-vision 在多项测试中的优秀表现。