微软和OpenAI的关系及产品矩阵-微软-2023.pdf

微软和OpenAI的关系及产品矩阵-微软-2023.pdf

这份文档主要介绍了微软Azure OpenAI服务,以及它与OpenAI的关系和区别。以下是文档的核心内容总结:

1. 合作关系与服务概述:

  • 微软与OpenAI是合作伙伴,Azure OpenAI提供OpenAI技术的企业级服务,Azure OpenAI 服务存储服务的提示和完成,监控滥用,并开发和提高 Azure OpenAI 内容管理系统的质量。
  • OpenAI的研究模型会先在OpenAI.com上发布,成熟后才会加入Azure OpenAI。
  • Azure OpenAI提供更安全、高可用、企业级的服务,包括私有网络、企业合规性、高集成等特性。

2. 模型服务:

  • Azure OpenAI 和 OpenAI PG 两边的能力规划是完全对等的。未来的正式模型会同步发布。
  • OpenAI 适合用于 early preview, Azure 则适合企业级应用。

3. 商务价值:

  • Azure OpenAI提供高安全、高可用和高集成的特性,例如私有网络、企业合规、自动化集成、更好的 Debug 支持等。

4. 应用场景和用户案例:

  • Azure OpenAI提供内容生成、总结能力、代码生成和语义检索四大功能。
  • 用户案例包括呼叫中心分析、客户洞察、业务流程自动化、媒体内容分析与生成、代码辅助等。

5. 技术细节:

  • 介绍了GPT、Codex、Embedding等模型系列及其能力,例如GPT用于生成和理解文本,Codex用于生成代码。
  • 解释了Embedding的用途,以及如何用于语义搜索和知识挖掘。
  • 说明了In-Context Learning (零样本、单样本、小样本) 和 Fine-Tuning(微调)的概念,以及何时使用微调。
  • 强调需要结合高质量的数据进行微调,并非越多越好,并建议首先进行Prompt Engineering 验证能力提升潜力。
  • 指出 GPT 不擅长数字推理,缺乏可靠性,并需要大量精良的 Fine Tuning。

6. 如何评估 Azure OpenAI 的预算:

  • 提供了根据月活用户数、用户平均消耗字数、Token 倍率、Fine-tune 时长、Hosting 时长等参数估算Azure OpenAI 服务费用的方法。

7. Azure OpenAI 的限制:

  • 当前产品无法离线运行, 只有GPT X 和 Codex 能够进行 Fine-Tune, Embedding 不支持, 需要使用特殊的训练方式。

8. 微软与传统AI的区别:

  • 底层结构差异导致 OpenAI 在各方面碾压传统AI, OpenAI的语言理解能力强,可以实现零学习。
  • 认知服务提供开箱即用和解决方案级别应用,例如图片OCR等, OpenAI 则不具备此类能力。Cognitive Services 的底层会被 GPT或其他 Transfer 架构取代。

9. 联合而非对抗:

  • 介绍了 Cognitive Services 联合 GPT 的优势,以及结合 GPT 提升现有能力或打造全新体验的例子。

10. 客户成长之路:

  • 描述了从小白用户到成熟用户的客户等级划分,以及微软团队和 OpenAI 提供的支持。
  • 介绍 Azure OpenAl 测试体验以及如何 Create your base model

11. 更多案例:

  • 举例了更多案例以及应用, 例如: Sports & Entertainment Example , Marketing Example, Viva Sales, Block Survey, Detangle AI, Litware Insurance 以及 代码生成, 品控, 优化和Debug 等。

总的来说,这份文档是微软Azure OpenAI服务的全面介绍,涵盖了服务特性、应用场景、技术细节和价格评估等方面,旨在帮助企业更好地了解和使用Azure OpenAI服务。

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