近日，微軟在一篇博客中表示：“Phi-2模型僅有27億個參數，但在各種綜合基準測試中，它的表現超過了歐洲AI初創公司Mistral旗下擁有70億個參數的大語言模型（LLM）Mistral 7B、以及Meta發布的參數達130億個的AI模型Llama 2。”“值得注意的是，Phi-2模型在多步推理任務（即編碼和數學）上的表現優于參數達700億的Llama 2（Llama 2模型系列包含70億、130億和700億三種參數變體）。”

在博客中，微軟補充稱：“此外，Phi-2模型的性能與最近發布的谷歌Gemini Nano 2相當、甚至更好，盡管模型規模較小。”微軟表示，Phi-2模型將在Azure Studio中推出。

據悉，微軟于今年6月發布只有13 億參數的Phi-1模型，適用于QA問答、聊天格式和代碼等等場景。該模型完全基于高質量數據進行訓練，在基準測試中的表現比同類模型高出10倍。

微軟今年9 月更新發布了Phi-1.5版本，同樣為13億參數，可以寫詩、寫電子郵件和故事，以及總結文本。在常識、語言理解和推理的基準測試中，該模型在某些領域能夠跟上多達100億個參數的模型。

據鉍讀網了解，微軟在11月更新發布的Phi-2規模雖然比此前版本翻番，但相比較其它主流語言模型依然小很多。微軟表示，Phi-2在邏輯推理和安全性方面顯示出顯著的改進，通過正確的微調和定制，小型語言模型是云和邊緣應用程序的強大工具。