Para aproveitar verdadeiramente o poder da IA generativa, a personalização é elementary. Neste weblog, compartilhamos as atualizações mais recentes do Microsoft Azure AI.
A IA revolucionou a forma como abordamos a resolução de problemas e a criatividade em vários setores. Desde a geração de imagens realistas até a elaboração de textos semelhantes aos humanos, esses modelos mostraram um imenso potencial. No entanto, para aproveitar verdadeiramente o seu poder, a personalização é elementary. Estamos anunciando novas atualizações de personalização em IA do Microsoft Azure incluindo:
- Disponibilidade geral de ajuste fino para Azure OpenAI Service GPT-4o e GPT-4o mini.
- Disponibilidade de novos modelos, incluindo Phi-3.5-MoE, Phi-3.5-vision através de endpoint sem servidor, Meta’s Llama 3.2, The Saudi Information and AI Authority (SDAIA)’s ALLaM-2-7B e Command R e Command R+ atualizados da Cohere .
- Novos recursos que ampliam nossa promessa empresarial, incluindo a disponibilidade futura de Zonas de dados OpenAI do Azure.
- Novos recursos de IA responsável, incluindo Correçãouma capacidade em Segurança de conteúdo de IA do Azurerecurso de detecção de aterramento, novas avaliações avaliar a qualidade e a segurança dos resultados, e Detecção de materials protegido para código.
- Isolamento whole de rede e suporte a endpoints privados para criar e personalizar aplicativos de IA generativos no Azure AI Studio.
Desbloqueie o poder dos LLMs personalizados com o Azure AI
A personalização de LLMs tornou-se uma forma cada vez mais widespread para nossos usuários obterem o poder dos melhores modelos de IA generativos da categoria, combinados com o valor exclusivo de dados proprietários e experiência no domínio. O ajuste fino tornou-se a escolha preferida para criar LLMs personalizados: mais rápido, mais barato e mais confiável do que modelos de treinamento do zero.
A Azure AI tem orgulho de oferecer ferramentas que permitem aos clientes ajustar modelos no Azure OpenAI Service, na família de modelos Phi e em mais de 1.600 modelos no catálogo de modelos. Hoje, temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral do ajuste fino para GPT-4o e GPT-4o mini em Serviço OpenAI do Azure. Após uma visualização bem-sucedida, esses modelos estão agora totalmente disponíveis para os clientes ajustarem. Também ativamos ajuste fino para SLMs com o Phi-3 família de modelos.
Esteja você otimizando para setores específicos, aprimorando a consistência da voz da marca ou melhorando a precisão da resposta em diferentes idiomas, o GPT-4o e o GPT-4o mini oferecem soluções robustas para atender às suas necessidades.
A Lionbridge, líder na área de automação de tradução, foi uma das primeiras a adotar o serviço Azure OpenAI e aproveitou o ajuste fino para melhorar ainda mais a precisão da tradução.
“Na Lionbridge, acompanhamos o desempenho relativo dos sistemas de automação de tradução disponíveis há muitos anos. Como pioneiros na adoção de GPTs em larga escala, aperfeiçoamos diversas gerações de modelos de GPT com resultados muito satisfatórios. Estamos entusiasmados em estender agora nosso portfólio de modelos aprimorados para os recém-disponíveis GPT-4o e GPT-4o mini no Azure OpenAI Service. Nossos dados mostram que os modelos GPT ajustados superam os mecanismos básicos de GPT e de tradução automática neural em idiomas como espanhol, alemão e japonês em termos de precisão de tradução. Com a disponibilidade geral destes modelos avançados, esperamos melhorar ainda mais os nossos serviços de tradução orientados por IA, proporcionando um alinhamento ainda maior com a terminologia específica e as preferências de estilo dos nossos clientes.” — Marcus Casal, Diretor de Tecnologia, Lionbridge.
A Nuance, uma empresa da Microsoft, é pioneira em soluções de saúde habilitadas para IA desde 1996, começando com a primeira automação clínica de fala para texto para saúde. Hoje, a Nuance continua a aproveitar a IA generativa para transformar o atendimento ao paciente. Anuj Shroff, gerente geral de soluções clínicas da Nuance, destacou o impacto da IA generativa e da personalização:
“A Nuance há muito reconhece o potencial do ajuste fino de modelos de IA para fornecer soluções altamente especializadas e precisas para nossos clientes de saúde. Com a disponibilidade geral do GPT-4o e GPT-4o mini no Azure OpenAI Service, estamos entusiasmados em aprimorar ainda mais nossos serviços orientados por IA. A capacidade de adaptar os recursos do GPT-4o a fluxos de trabalho específicos marca um avanço significativo em soluções de saúde orientadas por IA” — Anuj Shroff, gerente geral de soluções clínicas da Nuance.
Para clientes focados em custos baixos, pequenas dimensões computacionais e compatibilidade de borda, o ajuste fino do Phi-3 SLM está provando ser uma abordagem valiosa. A Khan Academy publicou recentemente um artigo de pesquisa mostrando que sua versão aprimorada do Phi-3 teve melhor desempenho na localização e correção de erros matemáticos dos alunos em comparação com outros modelos.
Uma plataforma para qualidade de personalização
O ajuste fino é muito mais do que apenas modelos de treinamento. Da geração de dados à avaliação de modelos e suporte para dimensionar seus modelos personalizados para cargas de trabalho de produção, o Azure fornece uma plataforma unificada: geração de dados por meio de LLMs poderosos, Avaliação do AI Studio, construído em guarda-corpos de segurança para modelos ajustadose muito mais. Como parte de nosso GPT-4o e 4o-mini agora disponíveis ao público, compartilhamos recentemente um fluxo de destilação ponta a ponta para recuperação, ajuste fino aumentadomostrando como aproveitar a IA do Azure para modelos personalizados adaptados ao domínio.
Estamos hospedando um webinar em 17 de outubro de 2024para descompactar o essencial e as receitas práticas para começar o ajuste fino. Esperamos que você se junte a nós para aprender mais.
Expandindo a escolha do modelo
Com mais de 1.600 modelos, Catálogo de modelos de IA do Azure oferece a mais ampla seleção de modelos para construir aplicativos generativos de IA. Os modelos Azure AI agora também estão disponíveis através Modelos GitHub para que os desenvolvedores possam prototipar e avaliar rapidamente o melhor modelo para seu caso de uso.
Estou animado em compartilhar a disponibilidade de novos modelos, incluindo:
- Instrução Phi-3.5-MoEum modelo de mistura de especialistas (MoE) e Instrução de visão Phi-3.5 por meio de endpoint sem servidor e também por meio de modelos GitHub. Instrução Phi-3.5-MoEcom 16 especialistas e 6,6B de parâmetros ativos, oferece capacidade multilíngue, desempenho competitivo e medidas de segurança robustas. Instrução de visão Phi-3.5 (parâmetros de 4,2B), agora disponíveis por meio de computação gerenciada, permite o raciocínio em várias imagens de entrada, abrindo novas possibilidades, como a detecção de diferenças entre imagens.
- Llama 3.2 11B Imaginative and prescient Instruct da Meta e Llama 3.2 90B Imaginative and prescient Instruct. Esses modelos são os primeiros modelos multimodais do Llama e estão disponíveis por meio de computação gerenciada no catálogo de modelos de IA do Azure. A inferência por meio de endpoints sem servidor estará disponível em breve.
- ALLaM-2-7B da SDAIA. Este novo modelo foi concebido para facilitar a compreensão da linguagem pure tanto em árabe como em inglês. Com 7 bilhões de parâmetros, o ALLaM-2-7B pretende servir como uma ferramenta crítica para indústrias que exigem capacidades avançadas de processamento de linguagem.
- Command R e Command R+ atualizados do Cohere disponíveis no Azure AI Studio e por meio de modelos do Github. Conhecidos por seus experiência em geração aumentada de recuperação (RAG) com citações, suporte multilíngue em mais de 10 idiomas e automação de fluxo de trabalho, as versões mais recentes oferecem melhor eficiência, preço acessível e experiência do usuário. Eles apresentam melhorias em codificação, matemática, raciocínio e latência, sendo o Command R o modelo mais rápido e eficiente até agora.
Alcance a transformação da IA com confiança
No início desta semana, revelamos IA confiávelum conjunto de compromissos e capacidades para ajudar a construir uma IA que seja segura, protegida e privada. A privacidade e a segurança dos dados, pilares fundamentais da IA confiável, são fundamentais para projetar e implementar novas soluções. Para ajudar a atender aos padrões regulatórios e de conformidade, o Azure OpenAI Service, um serviço do Azure, fornece controles corporativos robustos para que a organização possa construir com confiança. Continuamos investindo para expandir os controles corporativos e anunciamos recentemente a disponibilidade futura de Zonas de dados OpenAI do Azure para melhorar ainda mais a privacidade dos dados e as capacidades de segurança. Com o novo recurso Information Zones que se baseia na força existente das opções de processamento e armazenamento de dados do Azure OpenAI Service, o Azure OpenAI Service agora oferece aos clientes opções entre implantações globais, de zona de dados e regionais, permitindo que os clientes armazenem dados em repouso no Azure. região escolhida de seu recurso. Estamos entusiasmados em trazer isso aos clientes em breve.
Além disso, anunciamos recentemente isolamento whole da rede no Azure AI Studiocom pontos finais privados para armazenamento, Azure AI Search, serviços Azure AI e Azure OpenAI Service suportados através de rede digital gerida (VNET). Os desenvolvedores também podem conversar com seus dados corporativos de forma segura usando endpoints privados no playground de chat. O isolamento da rede impede que entidades fora da rede privada acessem seus recursos. Para controle adicional, os clientes agora podem habilitar o Entra ID para acesso sem credenciais ao Azure AI Search, aos serviços de IA do Azure e às conexões do serviço Azure OpenAI no Azure AI Studio. Esses recursos de segurança são essenciais para clientes empresariais, especialmente aqueles em setores regulamentados que usam dados confidenciais para ajuste fino de modelo ou fluxos de trabalho de geração aumentada de recuperação (RAG).
Além da privacidade e da segurança, a segurança está em primeiro lugar. Como parte do nosso compromisso de IA responsável, lançámos o Azure AI Content material Security em 2023 para permitir proteção de IA generativa. Com base neste trabalho, Segurança de conteúdo de IA do Azure recursos — incluindo escudos imediatos e detecção de materials protegido — estão ativados por padrão e disponíveis gratuitamente no Azure OpenAI Service. Além disso, esses recursos podem ser aproveitados como filtros de conteúdo com qualquer modelo básico incluído em nosso catálogo de modelos, incluindo Phi-3, Llama e Cohere. Também anunciamos novos recursos no Azure AI Content material Security, incluindo:
- Correção para ajudar a corrigir problemas de alucinação em tempo actual antes que os usuários os vejam, agora disponível em versão prévia.
- Detecção de materials protegido para código para ajudar a detectar conteúdo e código pré-existentes. Esse recurso ajuda os desenvolvedores a explorar o código-fonte público nos repositórios GitHub, promovendo a colaboração e a transparência, ao mesmo tempo que permite decisões de codificação mais informadas.
Por último, anunciamos novas avaliações para ajudar os clientes a avaliar a qualidade e a segurança dos resultados e a frequência com que seu aplicativo de IA gera materials protegido.
Comece com a IA do Azure
Como construtor de produtos, é emocionante e gratificante trazer novas inovações de IA aos clientes, incluindo modelos, personalização e recursos de segurança, e ver a transformação actual que os clientes estão conduzindo. Quer seja um LLM ou SLM, a personalização do modelo generativo de IA ajuda a aumentar o seu potencial, permitindo que as empresas enfrentem desafios específicos e inovem nos seus respetivos campos. Crie o futuro hoje com o Azure AI.
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