Ulepszenia w możliwościach dostrajania modelu w usłudze Azure AI Foundry
Firma Microsoft poczyniła znaczne postępy w dostrajaniu modelu dzięki najnowszej aktualizacji Azure AI Foundry, która obejmuje teraz zaawansowaną obsługę dostrajania wzmocnienia (RFT).To nowe ulepszenie ma na celu podniesienie wydajności modelu, wykorzystując innowacyjne techniki, takie jak rozumowanie łańcuchowe i ocenianie zorientowane na zadania, dostosowane specjalnie do różnych domen.
Wprowadzenie do precyzyjnego dostrajania wzmocnienia
Pierwotnie zaprezentowany przez OpenAI podczas programu alfa w grudniu ubiegłego roku, RFT od tego czasu pokazał imponujące wyniki, osiągając do 40% poprawy efektywności modelu w porównaniu z tradycyjnymi modelami gotowymi do użycia. Microsoft ujawnił, że RFT wkrótce będzie kompatybilny z modelem o4-mini OpenAI na platformie Azure, który jest gotowy, aby znacznie wzmocnić organizacje w różnych aplikacjach.
Kiedy wykorzystać dostrajanie wzmocnienia
Microsoft zaleca wdrożenie RFT w określonych okolicznościach, w których ulepszone podejmowanie decyzji i adaptacyjność są krytyczne. Oto trzy optymalne scenariusze wykorzystania tej potężnej techniki:
- Implementacja niestandardowych reguł: RFT jest szczególnie korzystne w środowiskach, w których unikalna logika decyzji organizacyjnych nie może być skutecznie uchwycona przez konwencjonalne dane szkoleniowe lub statyczne monity. Umożliwia modelom dostosowywanie się do ewoluujących i elastycznych reguł, które odzwierciedlają złożoność świata rzeczywistego.
- Specyficzne dla domeny standardy operacyjne: Ta technika jest idealna w sytuacjach, w których wewnętrzne procedury znacznie różnią się od standardowych praktyk branżowych, a sukces zależy od zgodności z tymi dostosowanymi normami. RFT skutecznie integruje te niuanse z zachowaniami modelu.
- Wysoka złożoność podejmowania decyzji: RFT sprawdza się w domenach charakteryzujących się skomplikowanymi drzewami decyzyjnymi i wieloaspektową logiką. W środowiskach, w których wyniki wymagają poruszania się po licznych podprzypadkach i dynamicznego ważenia różnorodnych danych wejściowych, RFT umożliwia modelom uogólnianie i podejmowanie bardziej spójnych i dokładnych decyzji.
Nowe wsparcie dla nadzorowanego dostrajania
Oprócz RFT, Microsoft ogłosił wdrożenie Supervised Fine-Tuning (SFT) dla najnowszego modelu GPT-4.1-nano OpenAI, który jest dostosowany do kosztowo wrażliwych implementacji AI. Ta funkcja dostrajania ma stać się dostępna w nadchodzących dniach, zapewniając organizacjom ekonomiczne opcje ulepszeń modelu AI.
Integracja modelu Llama 4 Scout
Na koniec Microsoft wprowadził obsługę dostrajania modelu Llama 4 Scout firmy Meta, który oferuje 17 miliardów parametrów i obsługuje okno kontekstowe 10 milionów tokenów. Ta opcja dostrajania będzie częścią zarządzanej usługi obliczeniowej Azure. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do dostrojonego modelu Llama za pośrednictwem komponentów Azure AI Foundry i Azure Machine Learning, zwiększając ich zdolność do wykorzystywania najnowocześniejszych technologii AI.
Więcej szczegółów znajdziesz w filmie zapowiadającym
Tutaj
.
Bądź na bieżąco z najnowszymi innowacjami odwiedzając oficjalne źródło tutaj.
Powiązane artykuły:
Pliki otrzymują znaczącą aktualizację 4.0 zawierającą wiele nowych funkcji
16:59
Paramount zapowiada film Call of Duty: Czekają na nas niezapomniane wrażenia kinowe
16:44
Wydanie PowerToys 0.94: Ulepszenia wyszukiwania i skrótów oraz nowa funkcja kursora „ślizgowego”
16:12
Dodaj komentarz