Améliorations des capacités de réglage fin des modèles d’Azure AI Foundry
Microsoft a réalisé des progrès significatifs en matière d’optimisation des modèles avec sa dernière mise à jour d’Azure AI Foundry, qui inclut désormais une prise en charge avancée du réglage fin des renforcements (RFT).Cette nouvelle amélioration vise à optimiser les performances des modèles grâce à des techniques innovantes telles que le raisonnement par chaîne de pensée et la notation orientée tâches, adaptées spécifiquement à différents domaines.
Introduction du réglage fin des renforts
Initialement dévoilé par OpenAI lors de son programme alpha en décembre dernier, RFT a depuis affiché des résultats impressionnants, avec une amélioration de l’efficacité du modèle allant jusqu’à 40 % par rapport aux modèles traditionnels prêts à l’emploi. Microsoft a annoncé que RFT sera bientôt compatible avec le modèle o4-mini d’OpenAI sur la plateforme Azure, ce qui devrait considérablement améliorer les performances des organisations dans diverses applications.
Quand tirer parti du renforcement et du réglage fin
Microsoft recommande la mise en œuvre de la RFT dans des circonstances spécifiques où une prise de décision et une adaptabilité améliorées sont essentielles. Voici les trois scénarios optimaux pour utiliser cette technique performante :
- Implémentation de règles personnalisées : la RFT est particulièrement avantageuse dans les environnements où la logique décisionnelle organisationnelle unique ne peut être efficacement capturée par les données d’apprentissage conventionnelles ou les invites statiques. Elle permet aux modèles de s’adapter à des règles évolutives et flexibles qui reflètent les complexités du monde réel.
- Normes opérationnelles spécifiques au domaine : cette technique est idéale lorsque les procédures internes diffèrent considérablement des pratiques standard du secteur et que la réussite dépend du respect de ces normes spécifiques. RFT intègre efficacement ces nuances dans les comportements des modèles.
- Complexité décisionnelle élevée : La RFT excelle dans les domaines caractérisés par des arbres de décision complexes et une logique multidimensionnelle. Dans les environnements où les résultats nécessitent de parcourir de nombreux sous-cas et d’évaluer dynamiquement diverses entrées, la RFT permet aux modèles de généraliser et de produire des décisions plus cohérentes et plus précises.
Nouveau support pour le réglage fin supervisé
Outre le RFT, Microsoft a annoncé le déploiement du réglage fin supervisé (SFT) pour le dernier modèle GPT-4.1-nano d’OpenAI, conçu pour les implémentations d’IA sensibles aux coûts. Cette fonctionnalité de réglage fin sera disponible prochainement, offrant aux entreprises des options économiques pour améliorer leurs modèles d’IA.
Intégration du modèle Llama 4 Scout
Enfin, Microsoft a introduit la prise en charge du réglage fin du modèle Llama 4 Scout de Meta, qui compte 17 milliards de paramètres et offre une fenêtre contextuelle de 10 millions de jetons. Cette option de réglage fin sera intégrée au service de calcul géré d’Azure. Les utilisateurs peuvent accéder au modèle Llama optimisé via les composants Azure AI Foundry et Azure Machine Learning, améliorant ainsi leur capacité à exploiter les technologies d’IA de pointe.
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