Microsoft hat kürzlich eine bedeutende Erweiterung des KI-Plug-in-Ökosystems angekündigt und wird denselben offenen Plug-in-Standard wie OpenAI ChatGPT übernehmen.
Gleichzeitig hat Microsoft auch eine neue Reihe von Copilot-Tools auf den Markt gebracht. Diese Anwendungen nutzen generative KI, um Benutzern bei der Erledigung kognitiver Aufgaben wie dem Verfassen von Verkaufsgesprächen, dem Erstellen von Notizen oder dem Generieren von Bildern zu helfen.
Nach diesen Ankündigungen auf der Microsoft Build 2023-Konferenz hat Microsoft auch eine Reihe KI-zentrierter Updates für die Microsoft Azure-Cloud-Plattform durchgeführt, mit dem Ziel, die Entwicklerproduktivität zu verbessern und Unternehmen dabei zu helfen, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen, um ihre Ziele zu erreichen.
Erweitertes Plugin-Ökosystem
Vor zwei Jahren führte Microsoft das Konzept des „KI-gestützten Copiloten“ ein, als es GitHub Copilot auf den Markt brachte, ein Tool, das Entwicklern beim Schreiben von Code hilft. Seitdem ist Copilot ein zusätzlicher Assistent für Microsoft Bing, Microsoft 365, Dynamics 365, Viva und andere Dienste. Heute erweitert Microsoft dieses Ökosystem um Power BI, Power Pages, Microsoft Fabric und Windows. Außerdem bringt Microsoft Tools auf den Markt, die Entwicklern beim Erstellen ihres eigenen Copiloten helfen, einschließlich einiger neuer Plug-Ins, die die Integration von Copilot in die dritte Generation ermöglichen . Interaktionen mit Software und Diensten von Drittanbietern werden nützlicher.
AI-Plug-ins sind erst vor kurzem Realität geworden, nachdem OpenAI das ChatGPT-Plug-in auf den Markt gebracht hat und Microsoft Anfang dieses Monats das Bing-Plug-in eingeführt hat, das es ChatGPT und Bing Chat ermöglicht, Benutzern bei der Ausführung verschiedener Aufgaben zu helfen, wie z. B. beim Suchen und Restaurantbuchung.
Microsoft teilte in einem Blogbeitrag mit: „Grundsätzlich sind Plug-ins wie eine Brücke zwischen einem möglicherweise großen Sprachmodell, einem Modell, das auf öffentlichen Daten aus dem Internet basiert, und dem, woran Unternehmen möglicherweise Interessen haben. Alle Daten werden gespeichert.“ Privat für Schulungen. Dieses Plug-in ermöglicht Copilot den Zugriff auf diese Dateien bei der Beantwortung von Fragen von Unternehmensmitarbeitern. Jetzt verwenden alle Copilot-Produkte von Microsoft denselben von OpenAI für ChatGPT erstellten Plug-in-Standard. Microsoft erklärt, dass auf diese Weise jedes Plug-in, das mit ChatGPT funktioniert, auch mit Microsofts Copilot kompatibel sein wird.
Das bedeutet auch, dass Entwickler eine einzige Plattform nutzen können, um ihre eigenen Plug-Ins für Dienste wie ChatGPT, Bing Chat, Dynamics 365 Copilot, Windows Copilot usw. zu entwickeln. Dadurch wird es für Entwickler einfacher, eine Vielzahl von Erfahrungen zu erstellen Ermöglichen Sie Benutzern die Verwendung natürlicher Sprachen für die Interaktion mit ihren Anwendungen, sagte Microsoft.
Verbesserung der KI-Produktivität und -Sicherheit
Es besteht kein Zweifel daran, dass KI eines der wichtigen Themen auf der diesjährigen Build-Konferenz ist, und auf das erweiterte Copilot- und Plug-in-Ökosystem folgt eine Reihe von Azure-bezogenen KI-Verbesserungen um Cloud-Kunden dabei zu helfen, ihre Produktivität und Inhaltssicherheit zu verbessern.
Zum Beispiel wird es ein Update des Azure OpenAI-Dienstes, der sich jetzt in der Vorschau befindet, es Kunden einfacher machen, ihre eigenen Daten zu Modellen hinzuzufügen, die mit GPT-4 (dem fortschrittlichsten groß angelegten Sprachmodell, das von Open AI erstellt wurde) erstellt wurden. Dazu gehört eine neue SKU mit bereitgestelltem Durchsatz mit dedizierter oder reservierter Kapazität und Plug-Ins für eine einfachere Integration externer Datenquellen.
Mittlerweile ist Azure AI Content Safety ein neuer Dienst, der Unternehmen dabei helfen kann, sicherere Online-Umgebungen und Communities zu schaffen, indem er Dienste bereitstellt, die darauf ausgelegt sind, Hassreden und Gewalt sowie sexuelles oder Eigeninteresse in mehreren Sprachen, Texten und Bildern zu erkennen, die schädlich sind Inhalt. Microsoft erklärt, dass alle anstößigen Inhalte mit einem Schweregrad gekennzeichnet werden, sodass menschliche Prüfer erkennen können, welche Inhalte dringender Aufmerksamkeit bedürfen.
Azure AI Content Safety wird verschiedene Produkte integrieren, darunter Azure OpenAI Service und Azure Machine Learning Prompt Flow. Microsoft gab bekannt, dass das Produkt am 1. Juni verfügbar sein wird.
Zu den weiteren Updates gehört Azure Cognitive Search, das sich derzeit in der Vorschau befindet und Vektorsuchfunktionen bietet, die es Apps ermöglichen, Konzepte und Schlüsselwörter zu speichern, zu indizieren und zu durchsuchen. Darüber hinaus können Entwickler Anwendungen erstellen, um personalisierte Antworten in natürlicher Sprache zu generieren, Produktempfehlungen bereitzustellen, Betrug zu erkennen und Datenmuster zu identifizieren, so Microsoft.
Azure Cognitive Search for Language, ebenfalls jetzt in der Vorschau, hilft Entwicklern, Sprachkenntnisse in ihren Anwendungen interaktiv anzupassen und so die Amortisationszeit für Unternehmen zu verkürzen, die große Sprachmodelle verwenden möchten.
Dokumentübersetzung in Language Studio ist jetzt live, eine neue Funktion, die Dokumente in Stapeln übersetzen kann, während der Power Automate Translator-Connector, der sich derzeit in der Vorschau befindet, eine einfache Workflow-Automatisierung für die Übersetzung aus mehreren Clouds, einer lokalen Umgebung oder Text und Dokumenten bietet im lokalen Speicher.
Generative KI in Betrieb nehmen
In Sachen KI kündigte Microsoft eine Reihe von Updates seiner Machine-Learning-Betriebsplattform Azure Machine Learning an, die es Teams einfacher machen sollen, verantwortungsvolle generative KI-Modelle einzusetzen Betrieb.
Azure Machine Learning umfasst Aktualisierungen für Prompt Flow, darunter eine bevorstehende Vorschau von Prompt Flow, die eine optimierte Erfahrung für die Eingabeaufforderung, Bewertung und Optimierung großer Sprachmodelle bietet, die es Teams ermöglicht, schnell schnelle Arbeitsabläufe zu erstellen und diese Arbeitsabläufe mit mehreren Sprachmodellen und Daten zu verbinden Quellen und verwenden Tools zur Messung ihrer Qualität.
Microsoft-Unterstützung für Basismodelle ist jetzt auch in der Vorschau verfügbar, wobei Microsoft native Funktionen zur Feinabstimmung und Bereitstellung von Basismodellen aus Open-Source-Repositorys mithilfe von Azure Machine Learning-Komponenten und -Pipelines bereitstellt. Zu den weiteren Funktionen in der Vorschau gehören die Unterstützung von Text- und Bilddaten in Responsible AI-Dashboards, die es Benutzern ermöglichen, während der Trainings- und Bewertungsphasen große Modelle zu bewerten, die mit unstrukturierten Daten erstellt wurden, sowie eine Funktion zur „Modellüberwachung“, die Tracking-Tools für die Modellleistung in der Produktion bereitstellt kontinuierliche Verbesserung.
Schließlich kündigte Microsoft verschiedene weitere Updates an, um eine groß angelegte Zusammenarbeit, Governance und schnelle Entwicklung von Azure Machine Learning zu unterstützen, darunter verwaltete Funktionsbibliotheken, Microsoft Purview Connector, verwaltete Netzwerkisolierung, Unterstützung für DataRobot 9.0, Azure Machine Learning Registry und Azure Container für PyTorch.
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