Nuevos modelos disponibles en Azure AI 🤖
El desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA a escala requiere una plataforma robusta y flexible como Azure AI.
La IA está transformando todos los sectores y creando nuevas oportunidades de innovación y crecimiento. Sin embargo, el desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA a escala requiere una plataforma robusta y flexible que pueda gestionar las complejas y diversas necesidades de las empresas modernas y les permita crear soluciones basadas en sus datos organizativos. Es por eso que Microsoft está encantada de anunciar varias actualizaciones para ayudar a los desarrolladores a crear rápidamente soluciones de IA personalizadas con mayores opciones y flexibilidad aprovechando la cadena de herramientas de Azure AI:
- El «fine-tuning» sin servidor para los modelos Phi-3-mini y Phi-3-medium permite a los desarrolladores personalizar rápida y fácilmente los modelos para escenarios de nube y de borde sin tener que organizar el cómputo.
- Las actualizaciones de Phi-3-mini incluyen mejoras significativas en la calidad del núcleo, el seguimiento de instrucciones y la salida estructurada, lo que permite a los desarrolladores construir con un modelo de mayor rendimiento sin costes adicionales.
- Publicación nada más salir de los últimos modelos de OpenAI (GPT-4o mini), Meta (Llama 3.1 405B), Mistral (Large 2) a Azure AI para ofrecer a los clientes más opciones y flexibilidad.
Liberar valor a través de la innovación y la personalización de modelos
En abril Microsoft presentó la familia Phi-3 de modelos pequeños y abiertos desarrollados por Microsoft. Los modelos Phi-3 son sus modelos lingüísticos pequeños (SLM) más capaces y rentables, y superan a los modelos del mismo tamaño y del tamaño inmediatamente superior. A medida que los desarrolladores buscan adaptar las soluciones de IA para satisfacer necesidades empresariales específicas y mejorar la calidad de las respuestas, el ajuste fino de un modelo pequeño es una gran alternativa sin sacrificar el rendimiento. A partir de hoy, los desarrolladores pueden ajustar Phi-3-mini y Phi-3-medium con sus datos para crear experiencias de IA que sean más relevantes para sus usuarios, de forma segura y económica.
Dada su pequeña huella computacional y su compatibilidad con la nube y los bordes, los modelos Phi-3 son muy adecuados para el «fine-tuning» con el fin de mejorar el rendimiento del modelo base en una variedad de escenarios, incluyendo el aprendizaje de una nueva habilidad o una tarea (por ejemplo, tutoría) o la mejora de la coherencia y la calidad de la respuesta (por ejemplo, el tono o el estilo de las respuestas en el chat/Q&A).
Ahora hay más de 1600 modelos disponibles en Azure AI
Con Azure AI, Microsoft se compromete a ofrecer la selección más completa de modelos y herramientas de última generación para ayudar a satisfacer las necesidades únicas de costes, latencia y diseño de los clientes. El año pasado lanzaron el catálogo de modelos de Azure AI donde ahora tienen la selección más amplia de modelos con más de 1600 modelos de proveedores como AI21, Cohere, Databricks, Hugging Face, Meta, Mistral, Microsoft Research, OpenAI, Snowflake, Stability AI y otros. Este mes se han añadido GPT-4o mini de OpenAI a través de Azure OpenAI Service, Meta Llama 3.1 405B y Mistral Large 2.
Además ahora Cohere Rerank ya está disponible en Azure. El acceso a los modelos lingüísticos listos para la empresa de Cohere en la sólida infraestructura de Azure AI permite a las empresas incorporar tecnología de búsqueda semántica de vanguardia en sus aplicaciones sin problemas, de forma fiable y segura. Esta integración permite a los usuarios aprovechar la flexibilidad y escalabilidad de Azure, combinada con los modelos de lenguaje eficientes y de alto rendimiento de Cohere, para ofrecer resultados de búsqueda superiores en producción.
Command R+, el modelo generativo insignia de Cohere que también está disponible en Azure AI, está diseñado para trabajar bien con Cohere Rerank dentro de un sistema de Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Juntos son capaces de servir a algunas de las cargas de trabajo empresariales más exigentes en producción.
Innovación en IA de forma segura y responsable
Construir soluciones de IA de forma responsable es el núcleo del desarrollo de la IA en Microsoft. Cuentan con un sólido conjunto de capacidades para ayudar a las organizaciones a medir, mitigar y gestionar los riesgos de la IA a lo largo del ciclo de vida de desarrollo de la IA para el aprendizaje automático tradicional y las aplicaciones de IA generativa. Las evaluaciones de Azure AI permiten a los desarrolladores evaluar de forma iterativa la calidad y seguridad de los modelos y aplicaciones utilizando métricas integradas y personalizadas para informar sobre las mitigaciones. Las funciones adicionales de Azure AI Content Safety -incluidos los escudos de aviso y la detección de material protegido- están ahora «activadas por defecto» en Azure OpenAI Service. Estas capacidades pueden aprovecharse como filtros de contenido con cualquier modelo de base incluido en nuestro catálogo de modelos, incluidos Phi-3, Llama y Mistral. Los desarrolladores también pueden integrar estas capacidades en su aplicación fácilmente a través de una única API. Una vez en producción, los desarrolladores pueden supervisar su aplicación en cuanto a calidad y seguridad, ataques puntuales de adversarios e integridad de los datos, realizando intervenciones oportunas con la ayuda de alertas en tiempo real.
Azure AI utiliza HiddenLayer Model Scanner para escanear modelos abiertos y de terceros en busca de amenazas emergentes, como vulnerabilidades de ciberseguridad, malware y otros signos de manipulación, antes de incorporarlos al catálogo de modelos de Azure AI. Las verificaciones resultantes de Model Scanner, proporcionadas en cada tarjeta de modelo, pueden ofrecer a los equipos de desarrolladores una mayor confianza a la hora de seleccionar, ajustar y desplegar modelos abiertos para su aplicación.
Microsoft va a seguir invirtiendo en toda la pila de Azure AI para ofrecer innovación de vanguardia a sus clientes, de modo que puedan crear, desplegar y escalar sus soluciones de IA con seguridad y confianza.
Información basada en la publicación «Announcing Phi-3 fine-tuning, new generative AI models, and other Azure AI updates to empower organizations to customize and scale AI applications» en el blog de Microsoft Azure.
