Verbesserungen der Modellfeinabstimmungsfunktionen von Azure AI Foundry
Microsoft hat mit dem neuesten Update für Azure AI Foundry erhebliche Fortschritte bei der Modelloptimierung erzielt. Es bietet nun erweiterte Unterstützung für Reinforcement Fine-Tuning (RFT).Diese neue Erweiterung soll die Modellleistung steigern und nutzt innovative Techniken wie Chain-of-Think-Reasoning und aufgabenorientiertes Grading, die speziell auf verschiedene Bereiche zugeschnitten sind.
Einführung der Feinabstimmung der Bewehrung
RFT wurde ursprünglich im Dezember letzten Jahres von OpenAI im Rahmen seines Alpha-Programms vorgestellt und hat seitdem beeindruckende Ergebnisse gezeigt. Die Modelleffektivität konnte im Vergleich zu herkömmlichen Standardmodellen um bis zu 40 % verbessert werden. Microsoft hat angekündigt, dass RFT bald mit dem o4-mini-Modell von OpenAI auf der Azure-Plattform kompatibel sein wird. Dies wird Unternehmen in verschiedenen Anwendungen deutlich unterstützen.
Wann ist die Feinabstimmung der Verstärkung sinnvoll?
Microsoft empfiehlt die Implementierung von RFT unter bestimmten Umständen, wenn verbesserte Entscheidungsfindung und Anpassungsfähigkeit entscheidend sind. Hier sind die drei optimalen Szenarien für den Einsatz dieser leistungsstarken Technik:
- Implementierung benutzerdefinierter Regeln: RFT ist besonders vorteilhaft in Umgebungen, in denen die individuelle Entscheidungslogik des Unternehmens nicht effektiv durch herkömmliche Trainingsdaten oder statische Eingabeaufforderungen erfasst werden kann. Es ermöglicht Modellen, sich an sich entwickelnde und flexible Regeln anzupassen, die die Komplexität der realen Welt widerspiegeln.
- Domänenspezifische Betriebsstandards: Diese Technik eignet sich ideal für Situationen, in denen interne Verfahren stark von branchenüblichen Praktiken abweichen und der Erfolg von der Einhaltung dieser maßgeschneiderten Normen abhängt. RFT integriert diese Nuancen effektiv in das Modellverhalten.
- Hohe Entscheidungskomplexität: RFT eignet sich hervorragend für Bereiche mit komplexen Entscheidungsbäumen und vielschichtiger Logik. In Umgebungen, in denen die Ergebnisse die Navigation durch zahlreiche Teilfälle und die dynamische Gewichtung unterschiedlicher Eingaben erfordern, ermöglicht RFT die Verallgemeinerung von Modellen und ermöglicht so konsistentere und präzisere Entscheidungen.
Neue Unterstützung für überwachtes Feintuning
Zusätzlich zu RFT hat Microsoft die Einführung von Supervised Fine-Tuning (SFT) für OpenAIs neuestes GPT-4.1-nano-Modell angekündigt, das auf kostensensitive KI-Implementierungen zugeschnitten ist. Diese Feinabstimmungsfunktion wird in den nächsten Tagen verfügbar sein und Unternehmen kostengünstige Optionen zur Verbesserung ihrer KI-Modelle bieten.
Integration des Llama 4 Scout-Modells
Schließlich führte Microsoft die Unterstützung für die Feinabstimmung des Llama 4 Scout-Modells von Meta ein, das 17 Milliarden Parameter umfasst und ein Kontextfenster mit 10 Millionen Token ermöglicht. Diese Feinabstimmungsoption wird Teil des verwalteten Rechendienstes von Azure sein. Benutzer können über Azure AI Foundry- und Azure Machine Learning-Komponenten auf das optimierte Llama-Modell zugreifen und so ihre Möglichkeiten zur Nutzung modernster KI-Technologien verbessern.
Weitere Einzelheiten finden Sie im Ankündigungsvideo.
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