經過了我們的介紹,相信大家對生成式AI已經有了初步的認識。但你是否在搜尋相關文章或是內容時也會時常看到Azure OpenAI 這個與OpenAI極為相似的詞彙呢?此篇文章就來為大家介紹什麼是 Azure OpenAI,並且進一步比較它與OpenAI提供的服務之間的區別,幫助企業在使用生成式AI時能更加事半功倍。
Azure OpenAI是什麼?
在前面的文章中(探索生成式AI:AI是什麼? 徹底了解人工智能模型4大運用特性 )有提到微軟於2019年投資OpenAI,並與其開啟策略合作。微軟在其 Azure 雲端平台上託管了OpenAI的技術,並將其技術融合在自身產品中,強化了微軟於生成式AI上的優勢,因此,使用者可以在Azure平台上使用這些生成式AI模型,為將其與OpenAI進行區隔,微軟將其稱之為Azure OpenAI,簡稱為AOAI。
與OpenAI的比較差異
微軟的OpenAI模型由於託管在Azure上,因此所享有的服務與Azure雲端服務相同。整體來說,相較於OpenAI提供了高安全、高可用、高度整合的三大保障,以下就分別進行說明:
1.高安全
微軟提供Azure OpenAI相同於Azure的資安防禦,包含傳輸加密存取、資格控管、防範攻擊等,由於在訓練企業自有生成式AI時,需要使用到大量的企業資料,其中也不乏機密文件,因此對於企業來說,具有高安全性的Azure Open AI將會是更好的選擇。
2.高可用
高可用性指的是在不同區域或網路下,都能提供穩定且快速的模型存取。在這部分,Azure OpenAI提供SLA99.9%的服務可用性保證,可多區域支援並且提供完整的災難復原功能。
3.高度整合
最後在高度整合的部分,微軟也發揮自有優勢,可與Azure的多數服務進行整合,包含Automation task自動化整合、Monitor資源監控整合等,有助於企業更彈性的進行開發與應用。
而除了以上的三大特點之外,許多人也很關注的是由於企業在使用生成式AI時會匯入大量公司資料,而這些資料是否會被微軟或OpenAI作為AI訓練的內容呢?
關於此點可以參考下方兩張圖,會發現OpenAI的ChatGPT中所使用的資料將可能用來作為未來模型的優化,而微軟所提供的OpenAI服務則保障了這點。
Azure OpenAI模型與衍生服務介紹
比較完兩者的差異後,大家可以很清楚的理解,若以企業使用來說,選擇Azure OpenAI的模型會相較於OpenAI的模型更加安全且有保障。
而接下來我們就近一步來介紹Azure OpenAI所提供的模型,以及微軟利用OpenAI升級既有產品所提供的服務。
- GPTX
GPTX是一種生成語言模型,可以根據輸入的文字提示,生成各種類型的文本,例如撰寫文章、翻譯文章等,目前有GPT3.5及GPT4兩種可供使用。
- CodeX
CodeX 是建立在GPT-3.5 基礎上的產品,具有深度學習和自然語言處理的強大能力,可以為開發人員提供先進的程式碼生成和自動化能力。
- DALL-E
DALL-E為一組圖像生成模型,以創意方式生成圖像,將文本描述轉換為具體的圖像內容,可廣泛應用在藝術創作、設計、內容創建、視覺效果、遊戲開發等領域。
- Embeddings
用於將文字或符號數據轉換為連續數值向量的過程,這種轉換使得計算機能夠更好地理解和處理文字數據,並在機器學習模型中應用這些數據。
- Whisper
可將語言轉譯成文字,目前可支援57種語言,並將其轉成英文。
除了提供模型之外,微軟為了讓使用者可以更加輕易的使用AI,也將這些模型整合至自身產品中,像是近期所推出的,365 Copilot即是將生成式AI加入在微軟既有的M365之上,打造出如同鋼鐵人中賈伯斯般的個人助手。
綜合以上的內容,可以發現對於企業來說Azure OpenAI無疑是使用生成式AI的優先選擇,未來隨著Azure OpenAI不斷提供新的模型和整合方式,可以預期生成式AI將繼續為各種應用場景帶來更多創新和價值。
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