माइक्रोसॉफ्ट ने वार्षिक Ignite सम्मेलन में Azure AI Foundry नामक नए उपकरण की घोषणा की, जिसका उद्देश्य क्लाउड ग्राहकों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एप्लिकेशन बनाने और तैनात करने की प्रक्रिया को सरल बनाना और जनरेटिव AI के व्यावसायिक संभावनाओं को बढ़ाना है। यह उपकरण उपयोगकर्ताओं को AI समर्थित बड़े भाषा मॉडलों के बीच स्विच करना आसान बनाता है। उदाहरण के लिए, पुराने OpenAI उत्पादों का उपयोग करने वाले ग्राहक नए मॉडल का प्रयास कर सकते हैं या Mistral और Meta के विकल्प चुन सकते हैं। चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता Midj द्वारा अनुमत।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तेजी से विकास के इस युग में, जेनरेटिव AI ने कई सुविधाएँ प्रदान की हैं, लेकिन इसने उत्पन्न की गई झूठी जानकारी भी एक गंभीर समस्या बना दी है। इस चुनौती के समाधान के लिए, टेक दिग्गज माइक्रोसॉफ्ट ने हाल ही में Correction नामक एक उपकरण लॉन्च किया है, जिसका उद्देश्य AI द्वारा उत्पन्न सामग्री में झूठी जानकारी को सुधारना है। यह उपकरण माइक्रोसॉफ्ट Azure AI सामग्री सुरक्षा API का हिस्सा है और वर्तमान में प्रीव्यू चरण में है। यह उपकरण संभावित रूप से गलत पाठ को स्वचालित रूप से चिह्नित कर सकता है, जैसे कि ग़लत उद्धृत कंपनी के तिमाही वित्तीय परिणामों के अंश।

माइक्रोसॉफ्ट ने हाल ही में अपनी वित्तीय रिपोर्ट कॉल में घोषणा की कि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को भविष्य की वृद्धि के लिए एक महत्वपूर्ण चालक मानते हैं। कंपनी के अधिकारियों ने खुलासा किया कि मांग में तेज वृद्धि के साथ, Azure AI यह क्लाउड-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म की वार्षिक वृद्धि दर 30% तक पहुँच गई है। मुख्य वित्तीय अधिकारी एमी हूड (Amy Hood) के अनुसार, AI सेवाओं ने Azure की कुल वृद्धि में 8 प्रतिशत अंकों का योगदान दिया, लेकिन कंपनी वर्तमान में आपूर्ति क्षमता की सीमाओं का सामना कर रही है और बाजार की मांग को पूरी तरह से पूरा नहीं कर पा रही है।

माइक्रोसॉफ्ट ने Phi-3 छोटे भाषा मॉडल के लिए सर्वर रहित ट्यूनिंग सुविधा की घोषणा की, जो डेवलपर्स को Azure AI प्लेटफार्म पर मॉडल प्रदर्शन को बिना आधारभूत संरचना का प्रबंधन किए आसानी से समायोजित करने की अनुमति देती है और शुरुआत में यह मुफ्त है। Phi-3 मॉडल में 30 अरब पैरामीटर हैं, जो व्यवसायिक डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है, उच्चतम प्रदर्शन प्रदान करता है और लागत कम है। OpenAI के GPT-3.5 की तुलना में, हालांकि इसके पैरामीटर की संख्या कम है, लेकिन विभिन्न अनुप्रयोगों में यह समान प्रदर्शन करता है। सर्वर रहित ट्यूनिंग प्रक्रिया को सरल बनाता है, बाधाओं को कम करता है, और छोटे और मध्यम मॉडल की ट्यूनिंग का समर्थन करता है।