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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const main = async () => {
const prompt = `
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
const response = await api.completions.create({
prompt,
model: 'microsoft/phi-2',
});
const text = response.choices[0].text;
console.log('Completion:', text);
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main();
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
def main():
response = client.completions.create(
model="microsoft/phi-2",
prompt="""
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
""",
)
completion = response.choices[0].text
print(f"Completion: {completion}")
main()
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产品详情
🤖 探索微软 Phi-2：紧凑型 AI 性能的飞跃
微软通过推出……在人工智能领域取得了突破性进展。 微软 Phi-2这款先进的型号代表了计算能力的重大飞跃，突破了其前代产品的局限。Phi-2 专为满足现代计算的复杂需求而设计，提供了一系列增强功能，使其成为开发人员和组织机构都极为宝贵的工具。
Phi-2的核心优势之一在于其精密复杂的技术。 自然语言处理（NLP） 它拥有强大的功能。它能够精湛地理解和生成人类语言，使其成为需要无缝用户交互的应用程序不可或缺的工具。
📊 Phi-2 与竞争对手：重新定义性能
微软的 Phi-2 模型挑战了语言模型领域长期以来“越大越好”的传统观念。它的创新之处在于其极其紧凑而强大的框架，该框架具有以下特点： 27亿个参数这种精简的架构使 Phi-2 不仅能够跟上，而且经常能够超越体积是其数倍的型号的性能。
在多项基准测试中，Phi-2 都展现出了优于大型模型的性能，其中包括：
- 7B 密斯特拉尔
- 13B 羊驼-2
- 即使是庞大的 70B 羊驼-2 在特定任务上
（来源： 微软人工智能博客：Phi-2 正式发布）
Phi-2 的出色性能源于两项关键进步：
- 高质量培训数据： 微软精心挑选了“教科书级别”的学习资料。这些专业资料旨在培养学生的常识推理能力和通用知识，从而帮助 Phi-2 学生更高效、更有效地学习。
- 前沿扩展技术： 结合先进的扩展方法，这种聚焦的数据方法使 Phi-2 能够超越传统的扩展规律，在无需通常所需的大量数据的情况下，获得最先进的结果。
（来源： 微软人工智能博客：Phi-2 正式发布）
该模型的训练过程本身就展现了其高效性，仅用96块A100 GPU就完成了训练，耗时14天。尽管缺乏基于人类反馈的强化学习（RLHF）或大量的微调，Phi-2在毒性和偏见方面仍表现出令人称道的良好表现。这一成就凸显了精心整理的训练数据在开发更安全、更负责任的AI模型方面的巨大潜力。
💡 Phi-2 的多功能应用和技巧
Phi-2 的用途远不止代码生成。它的多功能性使其适用于各种各样的任务：
- 参与 对话形式
- 提供答案 具体问题
- 基于各种因素生成多样化的文本 提示
- 精心构建类比
- 解决复杂的编程难题
该模型与Python的集成 IPython.display 支持动态用例，例如将 Markdown 格式的响应无缝转换为 HTML，进一步增强了其对开发人员的适应性。
💻 利用 Phi-2 掌握提示工程
为了充分发挥 Phi-2 的性能， 有效的快速工程 这一点至关重要。这需要精心设计提示语，引导模型生成精确且所需的输出。
提示格式多种多样，从简单的问答和聊天互动到更复杂的编程任务，不一而足。每种格式都需要采用细致入微的提示构建方法才能达到最佳效果。掌握这种技巧，才能确保你充分发挥 Phi-2 强大的语言和推理能力。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
✅ 什么是 Microsoft Phi-2？
微软 Phi-2 是微软开发的一款先进的小型语言模型 (SLM)，以其紧凑的体积（27 亿个参数）和卓越的性能而闻名，在各种基准测试中，其表现往往优于规模更大的模型。它在自然语言处理和推理方面表现出色。
✅ Phi-2 如何用更少的参数实现高性能？
Phi-2 的效率主要来自两个因素：使用“教科书质量”的训练数据来传授常识和一般知识，以及尖端的扩展技术，使其无需大量数据即可达到最先进的结果。
✅ Microsoft Phi-2 有哪些典型应用？
Phi-2 功能非常全面，可用于各种任务，包括自然语言理解和生成、对话式人工智能、问答、根据提示生成文本、代码生成、解决编程问题以及创建详细的类比。
✅ 鉴于 Phi-2 的尺寸较小，它是否适合对精度要求较高的应用？
尽管 Phi-2 模型体积小巧且缺乏传统的 RLHF 微调功能，但它在毒性和偏差方面表现出色。这归功于其高质量、精心挑选的训练数据，使其成为各种应用的理想选择，同时也有助于推动负责任的 AI 开发。
✅ 什么是“快速工程”？它对 Phi-2 为何如此重要？
提示工程是一门艺术，它旨在精心设计精准有效的输入（提示），引导像 Phi-2 这样的 AI 模型生成所需的输出。这对 Phi-2 至关重要，因为精心设计的提示能够充分发挥其在各种任务中的潜力，从简单的问答到复杂的编程挑战，都能确保准确性和相关性。
