Microsoft Azure AI recebe atualizações em seus modelos de linguagem de grande porte, além de novos recursos de governança.

No evento Build 2024, a Microsoft revelou que o Azure AI Studio, um conjunto de ferramentas para desenvolver aplicações de inteligência artificial generativa, agora está amplamente disponível.

A Microsoft apresentou diversas novidades para o Azure AI durante sua conferência anual, a plataforma em nuvem da empresa para desenvolver e implementar aplicativos de inteligência artificial. O Azure AI concorre com serviços semelhantes de outros provedores de nuvem, como AWS, Google e IBM.

As atualizações abrangem a inclusão de novas funcionalidades de gestão, novos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e melhorias no Azure AI Search. A Microsoft também divulgou que o Azure AI Studio está sendo disponibilizado de forma geral.

O Azure AI Studio, um conjunto de ferramentas para desenvolver aplicações de inteligência artificial generativa, entrou em prévia no ano passado, competindo com Amazon Bedrock e Google Vertex AI Studio.

Diferentemente do Copilot Studio da Microsoft, que é uma ferramenta de baixo código para personalizar chatbots, o Azure AI Studio é direcionado para desenvolvedores experientes, que podem selecionar modelos de inteligência artificial generativa e explorar recursos como a geração aumentada de recuperação (RAG) com o uso de incorporações vetoriais, pesquisa vetorial e seus próprios conjuntos de dados.

O Azure AI Studio pode ser empregado para melhorar modelos e desenvolver co-pilotos ou agentes impulsionados por inteligência artificial.

Adicionamos novos modelos ao Azure AI.

No âmbito das melhorias do Azure AI, a Microsoft está ampliando a variedade de modelos disponíveis no catálogo do Azure AI Studio, elevando o total para mais de 1.600 opções.

Novos modelos, como o GPT-4 da OpenAI, foram lançados recentemente. A Microsoft também disponibilizou o GPT-4 Turbo com Vision no Azure OpenAI Service no mês passado. De acordo com a empresa, esses modelos permitem aos desenvolvedores criar aplicativos que lidam com texto, imagens e outros tipos de dados.

Outros modelos foram incluídos por meio da oferta Modelos como Serviço (MaaS) do Azure AI, como o TimeGen-1 da Nixtla e o Core42 JAIS, que agora estão em fase de visualização. A Microsoft informou que os modelos da AI21, Bria AI, Gretel Labs, NTT Data, Stability AI e Cohere Rerank serão adicionados em breve.

Além disso, a Microsoft está melhorando sua linha Phi-3 de pequenos modelos de idiomas (SLMs) ao introduzir o Phi-3-vision, um novo modelo multimodal que em breve estará disponível para visualização.

Em abril, a Microsoft lançou três novos modelos Phi-3 para auxiliar em ambientes com limitações de recursos, como dispositivos de borda e inferência off-line, visando ser mais acessível para as empresas. Esses modelos incluem o Phi-3 Mini com 3,8 bilhões de parâmetros, o Phi-3 pequeno com 7 bilhões de parâmetros e o Phi-3 médio com 14 bilhões de parâmetros.

O Phi-3 da Microsoft é uma evolução do Phi-2, capaz de processar 2,7 bilhões de parâmetros, superando significativamente modelos de linguagem muito maiores. A Microsoft anunciou que o Phi-3 Mini já está disponível como parte dos modelos oferecidos no Azure AI.

Outros componentes do Azure AI receberam atualizações, como o Azure AI Speech, que passou a oferecer funcionalidades como análise de fala e tradução universal. Essas novas ferramentas visam auxiliar os desenvolvedores na criação de aplicativos que envolvam entrada e saída de áudio. Os recursos atualizados estão disponíveis em fase de visualização.

Em abril, a Microsoft implementou melhorias no seu serviço Azure AI Search, sem custos adicionais, com o objetivo de facilitar a execução de aplicações baseadas em inteligência artificial gerativa para as empresas, aumentando a capacidade de armazenamento e o tamanho do índice de vetores.

Azure AI é atualizado com novos recursos de governança e segurança.

Na conferência Build 2024, a Microsoft também apresentou novas funcionalidades de controle e proteção para o Azure AI, com a empresa aprimorando seu mecanismo de supervisão de saída de modelo, conhecido como Azure AI Content Safety.

O recurso recém-lançado, conhecido como Categorias Personalizadas, encontra-se em fase de testes e possibilitará aos programadores desenvolver filtros personalizados para atender a demandas específicas de filtragem de conteúdo. De acordo com a Microsoft, essa novidade inclui uma opção ágil que permite a implementação de novos filtros personalizados em até uma hora, com o intuito de proteger contra ameaças e incidentes em constante evolução.

Outras funcionalidades de gestão incorporadas ao Azure AI Studio e ao Azure OpenAI Service são Prompt Shields e Groundedness Detection, os quais estão em fase de visualização.

Enquanto o Prompt Shields protegem contra ataques indiretos injetáveis e jailbreaks em LLMs, a Detecção de Fundamentação verifica as saídas de aplicações de IA generativas em busca de respostas não justificadas ou alucinações.

A Microsoft informou que possui atualmente 20 ferramentas de inteligência artificial que contam com mais de 90 recursos em seus produtos e serviços.

A Microsoft anunciou a integração do Microsoft Defender for Cloud em todos os seus serviços de Inteligência Artificial para garantir a segurança das aplicações geradas pela IA. A empresa destacou que o Defender for Cloud oferece três níveis de proteção para as cargas de trabalho de IA, aproveitando a integração nativa com o Azure AI Content Safety. Isso permite que as equipes de segurança monitorem os aplicativos do Azure OpenAI, protegendo-os contra ataques de injeção direta, vazamentos de dados confidenciais e outras ameaças, facilitando a investigação e resposta rápida a possíveis incidentes.

Com o objetivo de aumentar a segurança, os desenvolvedores empresariais têm a opção de incorporar a Microsoft Purview em seus aplicativos e colaborar com APIs, conforme explicado por Jessica Hawk, vice-presidente corporativa de dados, IA e aplicativos digitais da Microsoft.

Isso irá auxiliar os desenvolvedores e clientes a identificar possíveis problemas de segurança de dados durante a utilização de inteligência artificial, proteger informações confidenciais por meio de criptografia e supervisionar as operações de inteligência artificial, explicou Hawk.

Essas funcionalidades estão acessíveis ao público no Copilot Studio e serão disponibilizadas ao público em julho no Azure AI Studio por meio do Purview SDK.

Outras melhorias de segurança incluem a adição do que a Microsoft denomina como “hidden layers security scan” no Azure AI Studio, a fim de analisar cada modelo de malware.

Outra funcionalidade, conhecida como Vida Facial, foi incluída na interface de programação de aplicativos (API) do Azure AI Vision Face. De acordo com Hawk, o Facial Liveness é um componente crucial no Windows Hello for Business para a autenticação multifatorial (MFA) e prevenção de ataques de spoofing.