{"id":203799,"date":"2025-04-14T06:30:00","date_gmt":"2025-04-14T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=203799"},"modified":"2025-03-27T14:26:04","modified_gmt":"2025-03-27T13:26:04","slug":"phi-4-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/phi-4-was-ist-das","title":{"rendered":"Microsoft Phi-4: Das revolution\u00e4re KI-Modell und seine besonderen Features"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"203799\" class=\"elementor elementor-203799\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f3bf24 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0f3bf24\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-02ebe85 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"02ebe85\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Phi-4 ist das neueste Sprachmodell, das von Microsoft entwickelt wurde und die Grenzen der Small Language Models mit nicht weniger als 14 Milliarden Parametern verschiebt. Es wurde f\u00fcr Spitzenleistungen im komplexen Denken entwickelt, insbesondere in der Mathematik, w\u00e4hrend es gleichzeitig in der klassischen Sprachverarbeitung brilliert.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55a0d0e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"55a0d0e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa136c3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"aa136c3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Phi-4: Was genau ist das?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df13c68 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"df13c68\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Phi-4 ist ein <\/span><b>kleines Sprachmodell (SLM)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, das von <\/span><b>Microsoft<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> entwickelt wurde und 14 Milliarden Parameter umfasst. Urspr\u00fcnglich auf <\/span><b>Azure AI Foundry<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> verf\u00fcgbar, ist es nun als <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-source-definition\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Open Source<\/a> auf <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-das-github-fuer-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hugging Face<\/a> unter der <\/span><b>MIT-Lizenz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zug\u00e4nglich.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieses Modell zeichnet sich durch seine \u00fcberlegene Leistung im Vergleich zu Google Gemini<\/span><b> Pro 1.5<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und OpenAI GPT-4 aus, insbesondere bei komplexen Aufgaben wie dem <\/span><b>mathematischen Denken<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, w\u00e4hrend es weniger Rechenressourcen ben\u00f6tigt als <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/large-language-model-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">gro\u00dfe Sprachmodelle<\/a> (LLM).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entwickelt aus einer Mischung von <\/span><b>synthesischen Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, Webseiten aus der \u00f6ffentlichen Dom\u00e4ne, wissenschaftlicher Literatur und Frage-Antwort-Datens\u00e4tzen, wurde <\/span><b>Phi-4<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> optimiert, um hochqualitative Ergebnisse mit fortgeschrittenem Denken zu liefern. Microsoft hat gro\u00dfen Wert auf die Robustheit und Sicherheit des Modells gelegt, indem es Techniken des <\/span><b>supervisierten Feinabstimmens<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (SFT) und der <\/span><b>direkten Pr\u00e4ferenzoptimierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (DPO) verwendet hat, um eine pr\u00e4zise Befolgung von Anweisungen und starke Sicherheitsma\u00dfnahmen zu gew\u00e4hrleisten.<\/span><\/p><p><b>Phi-4<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist besonders geeignet f\u00fcr Umgebungen mit Speicher- und Berechnungseinschr\u00e4nkungen sowie f\u00fcr Szenarien, die eine geringe Latenz erfordern. Insgesamt stellt es einen signifikanten Fortschritt in der Forschung zu Sprachmodellen dar und bietet eine leistungsf\u00e4hige und ressourcensparende Alternative f\u00fcr <\/span><b>Generative AI-<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Anwendungen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9fc42b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e9fc42b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d838984 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d838984\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wie sind die Leistungen von Phi-4?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-741f65c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"741f65c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In einer Landschaft, in der die Leistung von <\/span><b>Sprachmodellen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> oft mit ihrer Gr\u00f6\u00dfe assoziiert wird, stellt <\/span><b>Phi-4<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> diese Tendenz infrage, indem es beweist, dass ein kompaktes Modell mit weitaus gr\u00f6\u00dferen Architekturen konkurrieren kann. Dank starker Optimierungen erreicht es ein hohes Leistungsniveau in Verst\u00e4ndnis und Denken, w\u00e4hrend es eine reduzierte Gr\u00f6\u00dfe beibeh\u00e4lt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend andere Modelle zig Milliarden aktive Parameter ben\u00f6tigen, um vergleichbare Ergebnisse zu liefern, positioniert sich Phi-4 als <\/span><b>perfekte Balance zwischen Effizienz und Leistung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Diese strategische Positionierung erf\u00fcllt die wachsende Nachfrage nach zug\u00e4nglicheren und ressourcenschonenderen KI-L\u00f6sungen, ohne bei der Qualit\u00e4t Kompromisse einzugehen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Seine optimierte Architektur erm\u00f6glicht nicht nur eine schnellere Ausf\u00fchrung, sondern auch eine bessere Anpassungsf\u00e4higkeit an ressourcenbeschr\u00e4nkte Umgebungen wie <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/eingebettete-systeme-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">eingebettete Anwendungen<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> oder energieeffiziente Server. Indem es die Abh\u00e4ngigkeit von massiven Infrastrukturen reduziert, ebnet Phi-4 den Weg f\u00fcr die Demokratisierung der <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstliche-intelligenz\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, bei der hohe Leistungen und Energieeffizienz nicht mehr unvereinbar sind. Es verdeutlicht damit eine neue Generation von Modellen, die in der Lage sind, den industriellen und akademischen Bed\u00fcrfnissen gerecht zu werden, und gleichzeitig agil und skalierbar zu bleiben.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-504760c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"504760c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1080\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/Frame-6-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-203805\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/Frame-6-1.webp 1920w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/Frame-6-1-300x169.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/Frame-6-1-1024x576.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/Frame-6-1-768x432.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/Frame-6-1-1536x864.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Quelle: <a href=\"https:\/\/techcommunity.microsoft.com\/blog\/aiplatformblog\/introducing-phi-4-microsoft%E2%80%99s-newest-small-language-model-specializing-in-comple\/4357090\">microsoft.com<\/a><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca6bacc elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ca6bacc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/llmops-oder-wie-man-mit-grossen-sprachmodellen-umgeht\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">So gehst Du mit LLMops um<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5abbb1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b5abbb1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f6ffab elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2f6ffab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Was unterscheidet Phi-4 von anderen \u00e4hnlichen Modellen?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35610a4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"35610a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Phi-4 zeichnet sich durch seine exzellente Optimierung aus, indem es mit leicht gr\u00f6\u00dferen Modellen (wie Qwen2.5-14B oder Mixtral) konkurriert, w\u00e4hrend es leicht und leistungsstark bleibt. Sein <\/span><b>MMLU-Score<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> von 85 macht es zu einem sehr wettbewerbsf\u00e4higen Modell in der Kategorie der <\/span><b>SLM (Small Language Models)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><table><tbody><tr><td><b>Modell<\/b><\/td><td><b>Aktive Parameter (B)<\/b><\/td><td><b>MMLU-Score<\/b><\/td><td><b>Typ<\/b><\/td><td><b>Hauptvorteile<\/b><\/td><td><b>Nachteile<\/b><\/td><\/tr><tr><td><b>Phi-4<\/b><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">~10B<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">~85<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Optimiertes, kompaktes Modell<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Exzellente Leistung f\u00fcr seine Gr\u00f6\u00dfe, effiziente Inferenz, gutes Denken<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Weniger leistungsstark als gr\u00f6\u00dfere Modelle wie GPT-4 oder Llama 3-70B<\/span><\/td><\/tr><tr><td><span style=\"font-weight: 400;\">Mixtral (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/mistral-ai-europaeischer-marktfuehrer-fuer-kuenstliche-intelligenz\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mistral AI<\/a>)<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">12.9B (MoE, 2 aktive Experten)<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">~82-83<\/span><\/td><td><b>MoE (Mixture of Experts)<\/b><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Sehr gutes Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz, schnell und optimiert<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Schwerf\u00e4lliger in der Inferenz als Phi-4<\/span><\/td><\/tr><tr><td><b>Qwen2.5-14B-Instruct<\/b><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">14B<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">~80<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Dichtes Modell<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Gutes Verst\u00e4ndnis der nat\u00fcrlichen Sprache, stark bei allgemeinen Aufgaben<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Weniger optimiert als Phi-4, erfordert mehr Leistung<\/span><\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alles-ueber-llama\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Llama<\/a> 3.1-8B-Instruct<\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">8B<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">~70<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Dichtes Modell<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Leicht und effizient, guter Kompromiss f\u00fcr bestimmte Aufgaben<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">In der Gesamtleistung unterlegen zu Phi-4<\/span><\/td><\/tr><tr><td><b>Mistral-8B-Instruct<\/b><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">8B<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">~68-70<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Dichtes Modell<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Sehr effizient in der Inferenz, <\/span><b>Open-Source<\/b><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">MMLU-Score niedriger als Phi-4, weniger vielseitig<\/span><\/td><\/tr><tr><td><b>Granite-3-8B-Instruct<\/b><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">8B<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">~65-67<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Dichtes Modell<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Kompakt und schnell<\/span><\/td><td><span style=\"font-weight: 400;\">Weniger leistungsf\u00e4hig als Phi-4 in Denken und Analyse<\/span><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend andere Modelle mehr Parameter ben\u00f6tigen, um \u00e4hnliche Leistungen zu erreichen, nutzt Phi-4 fortschrittliche Architektur und spezifische Optimierungen, um seine Effizienz zu maximieren. Dies erm\u00f6glicht es ihm, nicht nur Modelle vergleichbarer Gr\u00f6\u00dfe zu \u00fcbertreffen, sondern auch die F\u00e4higkeiten gr\u00f6\u00dferer Modelle zu erreichen, w\u00e4hrend es gleichzeitig eine reduzierte Gr\u00f6\u00dfe beibeh\u00e4lt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Seine schnelle Inferenz und das Gleichgewicht zwischen Leistungsf\u00e4higkeit und Ressourcenverbrauch machen es ideal f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle, insbesondere in professionellen und akademischen Umgebungen. Im Gegensatz zu schweren Modellen, die robuste Infrastrukturen f\u00fcr optimale Funktionsweise erfordern, positioniert sich Phi-4 als agile L\u00f6sung, die perfekt an Systeme mit eingeschr\u00e4nkter Rechenleistung angepasst ist. Durch die Integration fortschrittlicher Sprach- und Denkmechanismen sticht es als strategische Wahl f\u00fcr diejenigen heraus, die eine leistungsf\u00e4hige, zug\u00e4ngliche und effiziente KI suchen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53d9990 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"53d9990\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"448\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/dst_acquisition_An_AI_brain_solving_complex_logical_puzzles_int_e055e2b7-28b7-4737-bfd4-1424a2681c6f-1024x574.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-203812\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/dst_acquisition_An_AI_brain_solving_complex_logical_puzzles_int_e055e2b7-28b7-4737-bfd4-1424a2681c6f-1024x574.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/dst_acquisition_An_AI_brain_solving_complex_logical_puzzles_int_e055e2b7-28b7-4737-bfd4-1424a2681c6f-300x168.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/dst_acquisition_An_AI_brain_solving_complex_logical_puzzles_int_e055e2b7-28b7-4737-bfd4-1424a2681c6f-768x430.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/dst_acquisition_An_AI_brain_solving_complex_logical_puzzles_int_e055e2b7-28b7-4737-bfd4-1424a2681c6f.webp 1456w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b5e840 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4b5e840\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Sprachmodelle beherrschen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d97280 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3d97280\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9903104 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9903104\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Anwendungsfall: Phi-4 vor einem Problem der mathematischen Logik<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb5af88 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb5af88\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Stellen wir uns einen Studenten vor, der sich auf eine Mathematikpr\u00fcfung vorbereitet und mit einem komplexen Problem konfrontiert ist:<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u201eEine Schnecke klettert eine 10 Meter hohe Wand hinauf. Jeden Tag steigt sie 3 Meter hoch, rutscht aber nachts 2 Meter zur\u00fcck. In wie vielen Tagen wird sie den Gipfel erreichen?\u201c<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein klassisches Modell k\u00f6nnte einfach eine Antwort durch mechanisches Rechnen geben:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tag 1: Sie steigt auf 3 m, rutscht auf 1 m zur\u00fcck<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tag 2: Sie steigt auf 4 m, rutscht auf 2 m zur\u00fcck<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Usw.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Aber Phi-4 geht weiter, indem es strukturiertes Denken anwendet:<\/span><\/p><ol><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es identifiziert das wiederkehrende Muster: Jeden Tag macht die Schnecke tats\u00e4chlich einen Nettovorschritt von 1 Meter.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es optimiert das Denken: Nach 7 Tagen wird sie 7 Meter erreicht haben.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es entdeckt eine Ausnahme: Am achten Tag klettert sie direkt 3 Meter und erreicht den Gipfel, ohne zur\u00fcckzurutschen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Es schlie\u00dft also korrekt, dass die Schnecke 8 Tage ben\u00f6tigt, um oben anzukommen.<\/span><\/li><\/ol><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Art von strukturiertem Denken zeigt, wie Phi-4 sich nicht auf automatische Antworten beschr\u00e4nkt: Es zerlegt ein Problem, identifiziert versteckte Fallen und gelangt auf logische und effiziente Weise zu einer L\u00f6sung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ccea8af e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ccea8af\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b01f91 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7b01f91\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Fazit<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c6b950 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4c6b950\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Abschlie\u00dfend verk\u00f6rpert Phi-4 einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der kleinen Sprachmodelle (SLM), indem es Leistung, Effizienz und Zug\u00e4nglichkeit kombiniert. Dieses Modell positioniert Microsoft an der Spitze der Innovation in der generativen KI und bietet eine leistungsstarke und vielseitige Alternative f\u00fcr verschiedene Anwendungen, insbesondere in komplexem Denken und Sprachverarbeitung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b4bcd43 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b4bcd43\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Werde KI-Experte und bilde Dich weiter<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c3ac810 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c3ac810\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c6e780 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"7c6e780\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist Microsoft Phi-4?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Microsoft Phi-4 ist ein fortschrittliches KI-Modell, das von Microsoft entwickelt wurde. Es wurde entwickelt, um Text zu verstehen und zu generieren, komplexe Anfragen zu beantworten und Benutzer bei verschiedenen Aufgaben zu unterst\u00fctzen, darunter Programmierung, Datenanalyse und Texterstellung.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Welche Vorteile bietet Microsoft Phi-4?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Microsoft Phi-4 bietet verbesserte Leistungen in Bezug auf das Verst\u00e4ndnis nat\u00fcrlicher Sprache, die Textgenerierung und die Energieeffizienz. Es zeichnet sich durch seine F\u00e4higkeit aus, Informationen schnell zu verarbeiten, koh\u00e4rente und pr\u00e4zise Antworten zu liefern und sich in Anwendungen wie Microsoft 365 und Azure AI zu integrieren.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"In welchen Bereichen kann Microsoft Phi-4 eingesetzt werden?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Microsoft Phi-4 wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Unterst\u00fctzung bei der Programmierung, Datenanalyse, Automatisierung von Aufgaben, Informationssuche, Kundensupport und Verbesserung von Chatbots f\u00fcr eine bessere Benutzerinteraktion.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie kann man auf Microsoft Phi-4 zugreifen?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Microsoft Phi-4 ist \u00fcber Microsofts Cloud-Plattformen wie Azure AI verf\u00fcgbar und kann in Anwendungen und Dienste integriert werden, die spezielle APIs nutzen. 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