A Microsoft apresentou hoje, em sua conferência anual Build, várias atualizações para Azure AI, a plataforma baseada em nuvem da empresa para construir e executar aplicativos de IA. O Azure AI compete com ofertas semelhantes de provedores de nuvem rivais, como AWS, Google e IBM.
As atualizações incluem a adição de novos recursos de governança, novos modelos de linguagem grande (LLMs) e aprimoramentos do Azure AI Search. A Microsoft também anunciou que está disponibilizando o Azure AI Studio para o público geral.
Azure AI Studio, um kit de ferramentas de desenvolvimento de aplicativos de IA generativos que compete com empresas como Amazon Bedrock e Google Vertex AI Studio, foi apresentado em uma prévia em novembro do ano passado.
Em contraste com a oferta Copilot Studio da Microsoft, que é uma ferramenta de baixo código para personalizar chatbots, o Azure AI Studio é voltado para desenvolvedores profissionais, permitindo-lhes escolher modelos generativos de IA e fundamentá-los com geração aumentada de recuperação (RAG) usando embeddings vetoriais, vetores pesquisa e suas próprias fontes de dados.
O Azure AI Studio também pode ser usado para ajustar modelos e criar copilotos ou agentes com tecnologia de IA.
Novos modelos adicionados ao Azure AI
Como parte das atualizações do Azure AI, a Microsoft está adicionando novos modelos ao catálogo de modelos do Azure AI Studio, elevando o número de modelos disponíveis para mais de 1.600.
Os novos modelos incluem o GPT-4o da OpenAI, apresentado esta semana. No início de maio, a Microsoft habilitou o GPT-4 Turbo com Vision por meio do Azure OpenAI Service. “Com esses novos modelos, os desenvolvedores podem criar aplicativos com entradas e saídas que abrangem texto, imagens e muito mais”, afirmou a empresa em comunicado.
Outros modelos que foram adicionados por meio da oferta de modelos como serviço (MaaS) do Azure AI incluem TimeGen-1 de Nixtla e Core42 JAIS, que agora estão disponíveis em versão prévia. Espera-se que modelos de AI21, Bria AI, Gretel Labs, NTT Data, Stability AI e Cohere Rerank sejam adicionados em breve, disse a Microsoft.
Além disso, a Microsoft está atualizando sua família Phi-3 de modelos de linguagem pequena (SLMs) com a adição do Phi-3-vision, um novo modelo multimodal que deverá estar disponível em versão prévia.
Em abril, a Microsoft lançou três modelos Phi-3 – o Phi-3 Mini de 3,8 bilhões de parâmetros, o Phi-3 Small de 7 bilhões de parâmetros e o Phi-3 Medium de 14 bilhões de parâmetros – para oferecer suporte a recursos. ambientes restritos para inferência no dispositivo, na borda e offline e ser mais econômico para as empresas.
O Phi-3 da Microsoft baseia-se no Phi-2, que pode compreender 2,7 bilhões de parâmetros e ao mesmo tempo superar grandes modelos de linguagem até 25 vezes maiores, disse a Microsoft no momento do lançamento. Phi-3 Mini está atualmente disponível como parte da oferta de modelos como serviço do Azure AI.
Outros módulos do Azure AI também foram atualizados, incluindo o Azure AI Speech, que agora inclui recursos como análise de fala e tradução universal para ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos para casos de uso que exigem entrada e saída de áudio. Os novos recursos estão disponíveis em versão prévia.
Em abril, a Microsoft atualizou seu serviço Azure AI Search para aumentar a capacidade de armazenamento e o tamanho do índice vetorial sem custo adicional, uma medida que, segundo ela, tornará mais econômico para as empresas executarem aplicativos generativos baseados em IA.
Azure AI obtém nova governança e recursos de segurança
No Build 2024, a Microsoft também introduziu novos recursos de governança e segurança para Azure AI, com a empresa atualizando seu sistema de monitoramento de saída de modelo, Azure AI Content Safety.
O novo recurso, denominado Categorias Personalizadas, está atualmente em versão prévia e permitirá que os desenvolvedores criem filtros personalizados para necessidades específicas de filtragem de conteúdo. “Esse novo recurso também inclui uma opção rápida, permitindo implantar novos filtros personalizados em uma hora para proteção contra ameaças e incidentes emergentes”, disse a Microsoft.
Outros recursos de governança adicionados ao Azure AI Studio e ao Azure OpenAI Service incluem Prompt Shields e Groundedness Detection, ambos em versão prévia.
Enquanto os Prompt Shields mitigam ataques indiretos e de injeção imediata de jailbreak em LLMs, o Groundedness Detection verifica aplicativos de IA generativos em busca de resultados não aterrados ou alucinações nas respostas geradas.
A Microsoft disse que atualmente possui 20 ferramentas de IA responsáveis com mais de 90 recursos em suas ofertas e serviços.
Para proteger aplicativos generativos de IA, a Microsoft disse que estava integrando o Microsoft Defender for Cloud em todos os seus serviços de IA. “A proteção contra ameaças para cargas de trabalho de IA no Defender for Cloud aproveita uma integração nativa com o Azure AI Content Safety para permitir que as equipes de segurança monitorem seus aplicativos Azure OpenAl para ataques de injeção direta e indireta, vazamentos de dados confidenciais e outras ameaças para que possam rapidamente investigue e responda”, disse a empresa.
Para reduzir ainda mais a segurança, os desenvolvedores corporativos também podem integrar o Microsoft Purview em seus aplicativos e copilotos desenvolvidos com a ajuda de APIs, de acordo com Jessica Hawk, vice-presidente corporativa de dados, IA e aplicativos digitais da Microsoft.
Isso ajudará os desenvolvedores e clientes copilotos a descobrir riscos de dados em interações de IA, proteger dados confidenciais com criptografia e governar atividades de IA, acrescentou Hawk.
Estas capacidades estão disponíveis para o Copilot Studio em pré-visualização pública e estarão disponíveis em pré-visualização pública para o Azure AI Studio em julho através do Purview SDK.
Outras atualizações de segurança incluem a integração do que a Microsoft chama de “verificação de segurança de camadas ocultas” no Azure AI Studio para verificar se há malware em cada modelo.
Outro recurso, chamado Facial Liveness, foi adicionado à API Azure AI Vision Face. “O Windows Hello for Business usa Facial Liveness como um elemento-chave na autenticação multifator (MFA) para evitar ataques de falsificação”, explicou Hawk.
