Przegląd modeli AI dostępnych w Azure AI Studio

Generowanie tekstu

Wykorzystywanie zaawansowanych modeli AI do generowania tekstu staje się nieocenionym narzędziem dla firm pragnących zautomatyzować i zoptymalizować procesy tworzenia treści. Tworzenie tekstu wymaga jednak od modeli AI zaawansowanej zdolności do rozumienia kontekstu, znaczenia i niuansów języka naturalnego. Dlatego na rynku istnieje rosnące zapotrzebowanie na zaawansowane i niezawodne modele AI, które są w stanie generować tekst o wysokim poziomie spójności, kreatywności i wiarygodności.

Microsoft Azure AI Services oferuje szeroki wybór modeli AI, które umożliwiają generowanie tekstu na różnych poziomach złożoności, wspierając innowacyjne aplikacje w wielu branżach. Poniżej przyglądamy się najbardziej wyróżniającym się modelom dostępnym na tej platformie, które mogą znacząco wesprzeć procesy związane z tworzeniem treści.

OpenAI:

• GPT-3.5: Ulepszona wersja GPT-3, oferująca zwiększone możliwości w zakresie rozumienia i generowania tekstu na różnorodne tematy.

Microsoft Phi-3:

• Phi-3-medium: Rozszerzenie serii Phi-3, oferujące większą głębię i dokładność w zadaniach generowania tekstu. Szczególnie przydatny w złożonych zadaniach językowych wymagających bardziej subtelnego rozumienia i generowania treści.

Hugging Face:

• BERT: Choć głównie używany do rozumienia tekstu, może być również dostosowany do zadań generowania tekstu, takich jak uzupełnianie zdań i pytania i odpowiedzi.
• RoBERTa: Zoptymalizowana wersja BERT, wykorzystywana w różnych zadaniach NLP, w tym generowaniu tekstu.
• DistilGPT-2: Destylowana wersja GPT-2, oferująca szybsze czasy inferencji przy zachowaniu dobrej wydajności, szczególnie w środowiskach o ograniczonych zasobach.

NVIDIA:

• Nemotron-3-8B: Model z rodziny dużych modeli językowych rozwijanych przez NVIDIA, zoptymalizowany do aplikacji generatywnych AI na poziomie przedsiębiorstwa. Posiada 8 miliardów parametrów i jest zaprojektowany do wysokowydajnych zadań AI, w tym generowania tekstu, odpowiadania na pytania i interakcji z chatbotami.

Generowanie/ analiza obrazów

Jednym z najbardziej obiecujących i ekscytujących obszarów AI jest generowanie i analiza obrazów, które polega na tworzeniu, przetwarzaniu i interpretowaniu informacji wizualnych.

Microsoft Azure AI Services oferuje szeroki wachlarz modeli, które pozwalają na precyzyjne generowanie obrazów na podstawie tekstu oraz analizę i interpretację treści wizualnych. Dzięki tym technologiom firmy mogą tworzyć wysoce zaawansowane aplikacje, które nie tylko potrafią rozpoznawać i klasyfikować obrazy, ale także generować nowe, unikalne wizualizacje, wspierając innowacje w takich branżach jak marketing, sztuka, edukacja i wiele innych. Poniżej przyglądamy się najbardziej zaawansowanym modelom dostępnym na platformie Azure, które rewolucjonizują sposób, w jaki firmy przetwarzają i wykorzystują dane wizualne.

OpenAI:

• DALL-E: Model zaprojektowany do generowania szczegółowych i zróżnicowanych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Doskonale sprawdza się w tworzeniu wyobrażeniowych i wysoko specyficznych wizualizacji, co czyni go użytecznym w branżach kreatywnych i reklamie.
• CLIP: Choć głównie używany do łączenia obrazów i tekstu, CLIP może również analizować i generować opisowy tekst dla obrazów, skutecznie łącząc dane wizualne i tekstowe.

Microsoft:

• Phi-3-vision: Choć głównie model tekstowy i multimodalny, Phi-3-vision zawiera również możliwości przetwarzania danych wizualnych w połączeniu z tekstem, co jest przydatne w aplikacjach wymagających zrozumienia i generowania opisowych treści na podstawie obrazów.

NVIDIA:

• Nemotron-3-8B: Warianty zaprojektowane do aplikacji multimodalnych mogą integrować dane wizualne i tekstowe, wspierając zadania takie jak opis obrazów i generowanie szczegółowej treści. Modele są dostępne w kolekcji NVIDIA w katalogu modeli Azure AI i są wdrażane z użyciem frameworka NVIDIA NeMo, zoptymalizowanego pod kątem wydajnej inferencji.

AI multimodalne (tekst, obraz, inne dane)

Współczesne aplikacje sztucznej inteligencji stawiają przed nami coraz większe wyzwania związane z integracją różnych rodzajów danych i tworzeniem treści bogatych w informacje. W tym celu potrzebujemy modeli AI, które potrafią integrować różne typy danych, takich jak tekst, obraz, dźwięk, wideo i inne, które pozwalają na tworzenie bardziej wszechstronnych i inteligentnych rozwiązań, które mogą jednocześnie analizować, generować i interpretować różnorodne treści.

W Azure AI Studio dostępne są zaawansowane modele multimodalne, które otwierają nowe możliwości w dziedzinie analizy danych, interakcji z użytkownikami oraz tworzenia innowacyjnych aplikacji. Poniżej przedstawiamy najważniejsze modele wspierające przetwarzanie i integrację danych tekstowych, obrazowych oraz innych.

OpenAI:

• GPT-4 i GPT-4o: Modele te są wszechstronne, zdolne do przetwarzania i generowania zarówno tekstu, jak i obrazów. Doskonale sprawdzają się w aplikacjach wymagających zrozumienia i generowania treści multimodalnych, takich jak tworzenie bogatych, interaktywnych doświadczeń i kompleksowa analiza treści. Model GPT-4o integruje zaawansowane możliwości obsługi zarówno danych tekstowych, jak i wizualnych, co czyni go odpowiednim do zastosowań takich jak interaktywne opowiadanie historii, opis obrazów i inne.

Meta:

• Seria Llama: Choć głównie skoncentrowane na tekście, modele te są coraz częściej wykorzystywane w aplikacjach integrujących dane tekstowe i obrazowe, co pozwala na kompleksowe zrozumienie i generowanie treści.

Modele generujące embeddings

Embeddings to zaawansowane reprezentacje danych, które umożliwiają zrozumienie złożonych relacji semantycznych między słowami, zdaniami czy obrazami. Dzięki nim modele AI mogą efektywnie porównywać, klasyfikować i wyszukiwać informacje, bazując na ukrytych wzorcach i podobieństwach.

W Azure AI Services dostępne są różnorodne modele specjalizujące się w generowaniu embeddings, które znajdują szerokie zastosowanie w analizie tekstu, przetwarzaniu języka naturalnego oraz integracji danych multimodalnych. Oto niektóre z najpopularniejszych modeli, które umożliwiają tworzenie precyzyjnych embeddings, wspierających innowacyjne aplikacje i analizy.

OpenAI:

• text-embedding-ada-002: Model generujący wysokiej jakości embeddings dla tekstu, wychwytujący relacje semantyczne i znaczenie. Jest używany w szerokim zakresie zastosowań, w tym wyszukiwanie semantyczne, klasteryzacja i zadania klasyfikacyjne. Embeddings skutecznie oddają niuanse języka, co czyni je przydatnymi w zrozumieniu języka naturalnego i wyszukiwaniu informacji.
• CLIP: Chociaż pierwotnie zaprojektowany do wyrównywania obrazów i tekstu, CLIP może również generować embeddings tekstowe, które są przydatne w zadaniach multimodalnych, takich jak klasyfikacja obrazów bez trenowania (zero-shot) i wyszukiwanie między modalnościami.

Microsoft Phi-3:

• Seria Phi-3: Modele z rodziny Phi-3, w tym Phi-3-mini, Phi-3-small i Phi-3-medium, są zdolne do generowania embeddings tekstowych dla różnych zastosowań NLP. Embeddings te są przydatne w zadaniach downstream, takich jak analiza sentymentu, klasteryzacja dokumentów i systemy rekomendacji.

Hugging Face:

• Sentence-BERT (SBERT): Adaptacja BERT do generowania embeddings zdań, SBERT jest zoptymalizowany do zadań wymagających porównania podobieństwa semantycznego, takich jak pytania i odpowiedzi, identyfikacja parafraz i wyszukiwanie semantyczne.
• RoBERTa i DistilBERT: Modele te mogą być dostosowywane do generowania embeddings, które reprezentują tekst w gęstej przestrzeni wektorowej, co jest przydatne w zadaniach NLP takich jak modelowanie tematów i wyszukiwanie informacji.

Cohere:

• Cohere-embed-v3: Specjalizuje się w dostarczaniu embeddings dla różnych zadań NLP, z naciskiem na praktyczne zastosowania w środowiskach korporacyjnych. Te embeddings są wykorzystywane w wyszukiwaniu semantycznym, systemach rekomendacji i analizie sentymentu.

Wykrywanie anomalii w bazach danych

Wykrywanie anomalii to kluczowy aspekt zarządzania danymi, który pozwala na identyfikację nietypowych lub nieoczekiwanych wzorców w dużych zbiorach danych. Technologie AI stosowane w wykrywaniu anomalii i nieprawidłowości są nieocenione w monitorowaniu systemów, prognozowaniu problemów oraz zapewnieniu bezpieczeństwa operacyjnego.

W ramach Azure AI Studio dostępne są zaawansowane modele, które analizują dane w czasie rzeczywistym i wykrywają nieprawidłowości, co pozwala na szybką reakcję i precyzyjne działanie. Modele, taki jak ten przedstawiony poniżej, skutecznie identyfikują anomalie w różnych dziedzinach, od finansów po monitorowanie systemów IT, co może być przydatne dla wielu zastosowań biznesowych.

Nixtla:

• TimeGEN-1: Specjalizuje się w prognozowaniu szeregów czasowych i wykrywaniu anomalii, co jest stosowane w finansach i monitorowaniu operacyjnym.

Modele generujące kod

Jednym z najbardziej innowacyjnych i praktycznych zastosowań uczenia maszynowego jest generowanie kodu na podstawie danych wejściowych, zapytań lub opisów języka naturalnego. Modele te, zwane modelami generującymi kod (code generation), mogą symulować proces myślowy programisty i tworzyć kod wykonywalny w różnych językach programowania. Niektóre z nich mogą również testować i “debugować” wygenerowany kod, a nawet dostosowywać go do zmieniających się wymagań. Modele generujące kod mają potencjał do zwiększenia produktywności i jakości pracy programistów, a także umożliwienia osobom bez umiejętności programistycznych tworzenia własnych aplikacji.

W tym akapicie przyjrzymy się, jak dostępne w Azure AI Services modele generujące kod mogą zrewolucjonizować proces tworzenia oprogramowania, oferując nowe możliwości automatyzacji i optymalizacji pracy deweloperów. Wśród najpopularniejszych i najbardziej zaawansowanych modeli generujących kod znajdują się:

OpenAI:

• GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 i GPT-4o: Modele te, choć pierwotnie zaprojektowane do przetwarzania języka naturalnego, również doskonale radzą sobie w zadaniach związanych z kodem. Potrafią rozumieć i generować kod na podstawie opisowych instrukcji, co jest przydatne w automatyzacji powtarzalnych zadań programistycznych i generowaniu kodu szablonowego.
• Codex: Wiodący model dostępny przez integrację Azure z OpenAI, Codex jest zaprojektowany do tłumaczenia języka naturalnego na kod wykonywalny w wielu językach programowania. Napędza narzędzia takie jak GitHub Copilot, wspomagając programistów w pisaniu kodu, automatyzacji powtarzalnych zadań i generowaniu fragmentów kodu. Codex jest szczególnie cenny w zwiększaniu produktywności w środowiskach programistycznych.

Microsoft:

• Seria Phi-3: Modele Phi-3, w tym Phi-3-mini, Phi-3-small i Phi-3-medium, są również wyposażone do zadań związanych z kodem. Choć głównie używane do aplikacji tekstowych i multimodalnych, te modele potrafią rozumieć i generować kod, co czyni je użytecznymi w automatyzacji przeglądów kodu i inteligentnych sugestiach kodowania w zintegrowanych środowiskach programistycznych (IDE).

Hugging Face:

• CodeBERT: Specjalnie zaprojektowany do rozumienia i generowania kodu źródłowego, CodeBERT wspiera zadania takie jak uzupełnianie kodu, streszczanie i wyszukiwanie. Jest oparty na architekturze BERT i dostosowany do zbiorów danych z języków programowania, co czyni go biegłym w obsłudze kodu w wielu językach.

Te grupy modeli pokazują różnorodne zastosowania modeli AI dostępnych w Azure AI Studio, umożliwiając firmom i deweloperom wybór najlepszych narzędzi dostosowanych do ich specyficznych potrzeb. Niezależnie od tego, czy chodzi o generowanie kreatywnych treści, automatyzację interakcji z klientami, czy też ulepszanie analizy danych, te modele oferują potężne możliwości, które mogą wzmocnić różne aspekty innowacji cyfrowej.

Podsumowanie

Jak widać z powyższego zestawienia, Azure AI Studio to kompleksowa platforma, która nie tylko zapewnia skalowalność, bezpieczeństwo i łatwą integrację najnowocześniejszych aplikacji AI, ale też ułatwia tworzenie zaawansowanych rozwiązań i eksplorację nowych możliwości sztucznej inteligencji, dostarczając niezbędne narzędzia i infrastrukturę.

Teraz Twój ruch! AI to już nie kwestia przyszłości - to jest dynamicznie pędząca rzeczywistość więc lepiej nie przegapić szansy i pozwolić konkurentom uzyskać przewagę technologiczną. Zapraszamy do kontaktu, jeżeli zależy Ci by dowiedzieć się więcej, jak skutecznie wdrożyć rozwiązania Azure w Twojej organizacji. Zapewniamy wsparcie na każdym etapie tego procesu. Razem możemy przenieść Twoją firmę na wyższy poziom innowacji i sukcesu.