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A Microsoft anunciou hoje uma série de novos recursos em sua conferência Inspire 2023. Entre eles estão três novos recursos de IA que merecem uma exploração mais profunda.
Esses recursos seguem um número substancial de lançamentos de IA baseados no Azure este ano da corporação com sede em Redmond.
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John Montgomery, vice-presidente corporativo de AI Platform da Microsoft, disse ao Strong The One: “Cada vez mais, as empresas estão procurando ferramentas para personalizar suas construções de IA e atender às necessidades e ao orçamento de sua organização. Nosso objetivo é tornar mais fácil para qualquer organização inovar com IA para coisas como construir chatbots usando dados organizacionais e transformar pesquisa e inteligência de documentos para obter insights valiosos e tomar melhores decisões de negócios.”
Vamos mergulhar.
Visualização da pesquisa de vetores do Azure AI
Como passamos a conhecer os recursos de modelos de linguagem grandes (LLM) como o ChatGPT, um dos recursos mais surpreendentes (e controversos) é a capacidade de localizar e descrever dados em resposta a uma consulta ou solicitação. A análise de enormes conjuntos de dados requer recursos de pesquisa muito poderosos.
A maioria das pessoas está familiarizada com a pesquisa tradicional por palavras-chave, em que uma palavra ou frase é usada como uma chave de pesquisa para os dados resultantes. Mas os engenheiros de IA têm trabalhado com um tipo diferente de pesquisa, chamada pesquisa vetorial.
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A pesquisa vetorial não apenas examina o texto, mas também pode pesquisar tipos de mídia, como imagens, vídeo e áudio. Este gráfico fornece uma visão geral rápida de como a pesquisa por palavra-chave difere da pesquisa vetorial:
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Recurso |
Pesquisa de vetores |
Pesquisa de palavras-chave |
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Método |
Representações numéricas de dados, pesquisa baseada em similaridade |
Correspondências de palavra da sequência de texto |
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Tipos de dados |
Texto, imagem, áudio, vídeo |
Texto |
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Procurar Resultados |
Compara a representação vetorial de consulta e conteúdo |
Compara a string de consulta com o conteúdo |
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Compreensão semântica |
Pode capturar o “significado” do conteúdo, fornecendo um nível de compreensão baseado no contexto |
Correspondências baseadas em string, portanto, uma pesquisa por “cadeira” significa aproximadamente a mesma coisa para o mecanismo, seja procurando por uma cadeira de escritório ou presidente de comitê. |
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Flexibilidade |
Pode usar modelos pré-treinados e personalizados, dependendo dos requisitos do projeto. |
Baseia-se em correspondências de palavras/frases, que podem não ser tão flexíveis. |
Em vez de usar palavras-chave, a pesquisa vetorial cria uma representação numérica dos dados (chamada incorporação de vetores).
A pesquisa vetorial faz parte da oferta de pesquisa cognitiva do Azure, que possui vários mecanismos de pesquisa. Os aplicativos de pesquisa podem chamar um conjunto híbrido dessas opções de pesquisa para realizar grandes pesquisas de dados, fornecendo um amplo banco de recursos de pesquisa.
Hoje, no Inspire 2023 da Microsoft, a Microsoft anunciou que a pesquisa vetorial está agora em visualização pública e os desenvolvedores podem começar a incorporar esse recurso em seus projetos.
Visualização do Azure Al Document Intelligence
Os chatbots de IA, como o ChatGPT, fornecem benefícios consideráveis de produtividade. Mas rapidamente esbarram nas paredes quando há qualquer tentativa de utilizá-los no ambiente corporativo.
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Embora os LLMs ofereçam uma tremenda análise de conhecimento (e um pouco de preenchimento alucinatório gerado aleatoriamente), eles não têm a capacidade de processar informações corporativas.
Essa falta de capacidade é impulsionada por três fatores principais:
- Os dados em LLMs públicos (ChatGPT em particular) têm limites temporais. Em outras palavras, o ChatGPT não sabe de nada depois de 2021.
- LLMs públicos definitivamente não sabem sobre suas informações corporativas, seja o conteúdo de manuais do usuário e manuais de reparo ou documentos de planejamento financeiro e estratégico.
- É uma sorte que não haja como inserir informações corporativas profundas no conjunto de dados de um LLM público, porque você definitivamente não quer todas essas informações proprietárias em público.
Mas há um enorme potencial em combinar os recursos de chatbots de IA generativos com dados e documentos corporativos profundos. Imagine interagir com seus manuais de usuário proprietários ou ser capaz de fazer perguntas com base em notas de reuniões de anos anteriores. O potencial de descoberta, bem como o potencial de integração de conhecimento interdepartamental, é enorme.
É aí que entra o Document Generative AI, que é uma colaboração entre o Azure AI Document Intelligence (antigo Azure Form Recognizer) e o Azure OpenAI Service. correção de erros dirigida) e extração de informações.
Acima de tudo, está toda a segurança que a Microsoft e o Azure trazem para todas as suas ofertas baseadas em nuvem, para que você possa carregar seus dados proprietários e ter certeza de que eles permanecerão bloqueados e sob seu controle.
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Além disso, a verdadeira chave para a solução baseada no Azure é a escalabilidade. Documentos individuais podem ser pequenos até enormes, e a biblioteca de documentos também pode ser em escala empresarial. A Microsoft anunciou hoje que você pode experimentar o serviço por meio deste repositório do GitHub.
Pré-visualização do Whisper Model
O terceiro anúncio principal do AI Azure AI que chamou nossa atenção é o novo Whisper Model do serviço, que lida com a transcrição de áudio em escala empresarial. Isso também é uma colaboração com a OpenAI, fornecendo os serviços OpenAI sobre o Azure.
Whisper Model tem a capacidade de entender 57 idiomas. Ele suporta o que a Microsoft chama de “legibilidade aprimorada”, o que significa essencialmente que a IA pode entender o que está sendo dito no contexto e pode criar transcrições com palavras mais coloquiais, conforme apropriado.
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Um grande recurso aqui é a escalabilidade. O Whisper Mode no Azure pode ser dimensionado para transcrever centenas ou até milhares de documentos. Ele pode, por exemplo, transcrever milhares de conversas de atendimento ao cliente e indexá-las usando algumas das ferramentas que discutimos anteriormente.
Isso também está relacionado aos aspectos de personalização e integração do Azure do serviço. Como vimos, o Azure AI tem uma ampla variedade de ofertas e o novo Whisper Model se integra a essas ofertas, permitindo que os usuários criem aplicativos muito personalizados.
Deve-se mencionar que a IBM oferece o Watson Speech-to-Text, o Google tem uma solução de fala para texto orientada por IA, assim como Amazonas. A maioria oferece recursos semelhantes ao Modo Sussurro no Azure.
O verdadeiro fator de diferenciação com a oferta do Azure/OpenAI é a forma como ela se integra a outras soluções do Azure e inclui os recursos de segurança do Azure, tornando-o um componente muito natural para adicionar junto com outros aspectos de aplicativos personalizados.
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O Whisper Model foi anunciado no Inspire 2023. Assim que estiver disponível em pré-visualização, os usuários poderão solicitar acesso ao Azure OpenAI Service, que abrirá as portas para o teste do Whisper.
Mais IA do Inspire 2023
Montgomery, da Microsoft, disse: “Desde nossa infraestrutura de supercomputação e recursos de nuvem confiáveis até modelos de IA de ponta e ferramentas robustas e responsáveis de IA, estamos focados em continuar a fazer do Azure o melhor lugar para treinamento, implantação e dimensionamento de modelos de IA – tanto de fronteira quanto abrir.”
Neste artigo, destacamos três tecnologias de IA anunciadas no Inspire 2023. A Microsoft claramente investiu muito tempo e investimento no fornecimento de ferramentas de IA para seus clientes do Azure. Continue lendo Strong The One para nossa cobertura contínua do Inspire 2023, bem como outras iniciativas de IA que a Microsoft está anunciando.
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