微软 Azure 宣布了一系列更新 推出Phi-3无服务器微调 支持Llama 3.1 405B等1600个模型

微软Azure宣布了一系列更新,旨在帮助开发人员利用Azure AI工具链快速创建定制的AI解决方案。包括Phi-3-mini和Phi-3-medium模型的无服务器微调,这些模型现在可以在云和边缘场景中快速、轻松地进行定制。更新还包括OpenAI、Meta和Mistral的最新模型,以提供更多选择和灵活性。

Phi-3家族的小型开放模型是微软最具成本效益的小型语言模型(SLM),并且已优化以改进指令跟随和结构化输出。Phi-3-mini和Phi-3-medium模型现在可以微调以构建更符合用户需求的AI体验。

Phi-3-mini更新内容包括以下几个方面:

  1. 核心质量改进
    • 提高了模型的核心质量,使其在各种应用场景中表现更好。
  2. 指令跟随能力
    • 重新训练模型,显著改进了指令跟随能力。现在模型更能准确理解和执行复杂的指令。
  3. 结构化输出支持
    • 增强了对JSON和XML格式结构化输出的支持,提升了输出的准确性和一致性。
  4. 多轮对话质量
    • 提高了多轮对话的质量,使得对话更流畅、更自然。
  5. 推理能力
    • 显著改进了模型的推理能力,使其在回答复杂问题时表现更好。
  6. 系统提示支持
    • 新增了对<|system|>提示的支持,使模型能更好地理解和响应系统级指令。
  7. 性能提升
    • 总体性能提升,包括在不同任务中的表现,例如数学问题的准确性和对错误的纠正能力。

以下是不同更新前后的表现对比:

Azure AI还引入了无服务器端点,方便开发人员快速入门AI开发。Phi-3-vision多模态模型也即将通过无服务器端点提供。

  1. 无服务器端点:无服务器端点(Serverless Endpoint)是一种云服务,开发者可以使用它来运行和管理AI模型,而不需要关心底层的服务器或硬件资源。这意味着开发者不需要配置、管理或维护物理或虚拟服务器,所有的基础设施管理都由云服务提供商(如Azure)负责。
  2. 快速轻松地开始AI开发:因为开发者不需要管理底层基础设施,他们可以专注于AI模型的开发和应用的实现。这加速了开发过程,使得开发者能够更快地部署和测试他们的AI应用程序。
  3. 简化管理:无服务器端点让开发者免去了处理服务器配置、负载均衡、扩展等复杂任务的麻烦。云服务会自动处理这些问题,确保应用的高可用性和可扩展性。

具体好处包括:

Azure AI 现有超过 1600 种模型

Azure AI继续增加模型选择,目前已有超过1600个模型。微软致力于安全、负责任地构建AI解决方案,通过Azure AI评估和内容安全功能,帮助组织管理AI风险。

包括来自 AI21、Cohere、Databricks、Hugging Face、Meta、Mistral、Microsoft Research、OpenAI、Snowflake、Stability AI 等提供商的 1600 多种模型。本月我们增加了通过 Azure OpenAI 服务提供的 OpenAI 的 GPT-4o mini、Meta Llama 3.1 405B 和 Mistral Large 2。

Cohere Rerank 现已在 Azure 上提供。 Cohere 的企业级语言模型,结合 Azure AI 的强大基础设施,使企业能够无缝、可靠、安全地将最先进的语义搜索技术集成到他们的应用中。这一集成使用户能够利用 Azure 的灵活性和可扩展性,结合 Cohere 的高性能和高效语言模型,在生产中提供卓越的搜索结果。

Cohere 的旗舰生成模型 Command R+ 也在 Azure AI 上提供,专为与 Cohere Rerank 在检索增强生成 (RAG) 系统中配合工作而设计。它们一起能够在生产中满足一些最苛刻的企业工作负载需求。

本周早些时候,我们宣布 Meta Llama 3.1 405B 以及最新的微调 Llama 3.1 模型(包括 8B 和 70B)现已通过 Azure AI 的无服务器端点提供。Llama 3.1 405B 可用于高级合成数据生成和蒸馏,其中 405B-Instruct 作为教师模型,8B-Instruct/70B-Instruct 模型作为学生模型。了解更多关于此公告的信息

Mistral Large 2 现已在 Azure 上提供,使 Azure 成为第一个提供这一下一代模型的领先云提供商。Mistral Large 2 在编码、推理和智能行为方面优于以前的版本,与其他领先模型不相上下。此外,Mistral Nemo 是与 NVIDIA 合作开发的,带来了一个强大的 12B 模型,推动了语言理解和生成的边界。了解更多

官方博客介绍

访问:https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/ai

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