AI 엔지니어는 LLM 매개변수와 데이터를 확장하여 성능을 추구하는 경우가 많지만, 더 작고, 더 효율적이며, 더 집중적인 모델을 향한 추세가 가속화되었습니다. Phi-4 미세 조정 방법론은 소규모 기업 팀이 복사할 수 있는 교육 접근 방식의 가장 명확한 공개 예입니다. 이는 신중하게 선택한 데이터 세트와 미세 조정 전략을 통해 14B 모델이 훨씬 더 큰 모델과 경쟁할 수 있는 방법을 보여줍니다. Phi-4 모델은 신중하게 선택한 140만 개의 프롬프트-응답 쌍에 대해 훈련되었습니다. 무차별 대입 대신 Microsoft Phi-4 연구팀은 모델 능력과 엄격한 데이터 큐레이션의 가장자리에서 “가르칠 수 있는” 사례에 중점을 두었습니다. Phi-4 추론 스마트 데이터 플레이북은 복제 가능한 SFT 및 RL을 사용한 전략적 데이터 큐레이션이 14B 모델을 훨씬 더 큰 모델보다 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다. Phi-4가 차별화되는 이유 OpenAI의 o1-mini 및 Google의 Gemma와 같은 소규모 추론 모델이 점점 일반화되고 있으며 Alibaba의 Qwen3(8B 및 14B)과 같은 모델이 널리 채택되고 있습니다.