گام نهادن به آینده با GPT-4.5
یکی از ارکان اصلی این پیشرفت‌ها، معرفی GPT-4.5 است که در حال حاضر در Azure OpenAI Service به صورت پیش‌نمایش در دسترس است. این نسخه جدیدترین تکرار، بر موفقیت‌های نسخه‌های قبلی خود استوار است و قوی‌ترین مدل همه‌منظوره موجود را ارائه می‌دهد. توسعه آن نشان‌دهنده یک گام بزرگ در تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت است که از طریق مقیاس‌بندی پیش‌آموزش و پس‌آموزش به دست آمده است.
GPT-4.5 تجربه کاربری را با تعاملات طبیعی‌تر ارتقا می‌دهد. پایگاه دانش گسترده‌تر و ‘EQ’ بهبودیافته آن به عملکرد بهتر در وظایف کدنویسی، نوشتن و حل مسئله کمک می‌کند. قابلیت‌های این مدل به وضوح مشخص است:
- دقت بهبودیافته: توسعه‌دهندگان می‌توانند برای پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر به GPT-4.5 متکی باشند، همانطور که با نرخ توهم به طور قابل توجهی پایین‌تر (37.1٪ در مقابل 61.8٪) و دقت بالاتر (62.5٪ در مقابل 38.2٪) در مقایسه با GPT-4o مشهود است.
- همسویی بهبودیافته با انسان: تکنیک‌های همسویی اصلاح‌شده، GPT-4.5 را قادر می‌سازد تا دستورالعمل‌ها را بهتر دنبال کند، تفاوت‌های ظریف را درک کند و در مکالمات طبیعی شرکت کند. این امر آن را به ابزاری موثرتر برای کارهایی مانند کدنویسی و مدیریت پروژه تبدیل می‌کند.
تطبیق‌پذیری GPT-4.5 درها را به روی طیف گسترده‌ای از کاربردها باز می‌کند و بهره‌وری و خلاقیت را افزایش می‌دهد:
- بهبود ارتباطات: کاربران می‌توانند از GPT-4.5 برای تهیه پیش‌نویس ایمیل‌ها، پیام‌ها و اسناد واضح و موثر استفاده کنند.
- یادگیری شخصی‌شده: این مدل تجربیات یادگیری و مربیگری شخصی‌شده را تسهیل می‌کند و به کاربران در کسب مهارت‌های جدید یا تعمیق دانش خود در زمینه‌های خاص کمک می‌کند.
- ایده‌پردازی خلاقانه: در طول جلسات طوفان فکری، GPT-4.5 به عنوان ابزاری ارزشمند برای تولید ایده‌ها و راه‌حل‌های نوآورانه عمل می‌کند.
- کمک به مدیریت پروژه: GPT-4.5 در سازماندهی وظایف کمک می‌کند و رویکردهای کامل و کارآمدی را برای برنامه‌ریزی و اجرای پروژه تضمین می‌کند.
- اتوماسیون وظایف پیچیده: این مدل فرآیندها و گردش‌های کاری پیچیده را با مدیریت اتوماسیون وظایف پیچیده ساده می‌کند.
- گردش‌های کاری کدنویسی ساده‌شده: توسعه‌دهندگان می‌توانند از راهنمایی گام به گام و اتوماسیون وظایف تکراری بهره‌مند شوند، در زمان صرفه‌جویی کنند و خطاها را کاهش دهند.
مشتریان سازمانی اکنون می‌توانند به GPT-4.5 در Azure AI Foundry دسترسی داشته باشند و پتانسیل آن را برای تغییر شکل جنبه‌های مختلف عملیات خود باز کنند.
موج جدیدی از مدل‌های تخصصی هوش مصنوعی
آخرین پیشرفت‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی یک وجه مشترک دارند: تمرکز بر ارائه قابلیت‌های تخصصی با کارایی بهبودیافته. این روند نشان‌دهنده تغییر به سمت هوش مصنوعی هدفمند است که برای برتری در حوزه‌های خاص و در عین حال به حداقل رساندن نیازهای منابع محاسباتی طراحی شده است. Azure AI Foundry چندین راه‌اندازی برجسته را به نمایش می‌گذارد:
مدل‌های Phi مایکروسافت: پیشبرد مرزهای کارایی
مدل‌های Phi مایکروسافت همچنان به تعریف مجدد آنچه با معماری‌های کوچک‌تر و کارآمدتر ممکن است، ادامه می‌دهند:
- Phi-4-multimodal: این مدل به طور یکپارچه متن، گفتار و بینایی را ادغام می‌کند و تعاملات آگاه از زمینه را امکان‌پذیر می‌سازد. کیوسک‌های خرده‌فروشی را تصور کنید که مشکلات محصول را از طریق ورودی‌های دوربین و صدا تشخیص می‌دهند و نیاز به توضیحات دستی دست و پا گیر را از بین می‌برند.
- Phi-4-mini: Phi-4-mini با پیشی گرفتن از مدل‌های بزرگ‌تر در وظایف کدنویسی و ریاضی، دارای 30 درصد افزایش سرعت استنتاج در مقایسه با نسخه‌های قبلی خود است.
Stability AI: پیشبرد تصویرسازی مولد
Stability AI گردش‌های کاری خلاقانه را با مدل‌هایی که برای تولید سریع‌تر دارایی طراحی شده‌اند، به جلو می‌برد:
- Stable Diffusion 3.5 Large: این مدل دارایی‌های بازاریابی با کیفیت بالا را با سرعت بیشتری نسبت به نسخه‌های قبلی تولید می‌کند و از سازگاری برند در سبک‌های بصری مختلف اطمینان می‌دهد.
- Stable Image Ultra: با رندر دقیق مواد و وفاداری رنگ، به واقع‌گرایی در تصاویر محصول دست یابید و نیاز به عکس‌برداری‌های پرهزینه را کاهش دهید.
- Stable Image Core: یک تکرار بهبودیافته از SDXL (مدل هوش مصنوعی مولد متن به تصویر Stability AI)، Stable Image Core خروجی با کیفیت بالا را با سرعت و کارایی استثنایی ارائه می‌دهد.
Cohere: بهبود بازیابی اطلاعات
Cohere بازیابی اطلاعات را با آخرین فناوری رتبه‌بندی خود ارتقا می‌دهد:
- Cohere ReRank v3.5: این مدل نتایج جستجوی دقیق‌تری را ارائه می‌دهد، از یک پنجره متنی 4096 توکنی استفاده می‌کند و از بیش از 100 زبان پشتیبانی می‌کند. این مدل در یافتن محتوای مرتبط حتی بدون تطابق دقیق کلمات کلیدی برتری دارد.
گسترش خانواده GPT-4o
خانواده GPT-4o با دو نوع تخصصی رشد می‌کند:
- GPT-4o-Audio-Preview: این مدل درخواست‌های صوتی را مدیریت می‌کند و پاسخ‌های گفتاری را با احساسات و تاکید مناسب تولید می‌کند، و آن را برای دستیاران دیجیتال و برنامه‌های خدمات مشتری ایده‌آل می‌کند.
- GPT-4o-Realtime-Preview: جریان‌های تعامل واقعاً شبیه انسان را با کاهش تاخیر دستیابی به موفقیت تجربه کنید و تاخیر مکالمه را از بین ببرید.
این پیشرفت‌های جمعی نشان‌دهنده تکامل قابل توجهی در هوش مصنوعی است که تعاملات طبیعی‌تر، پاسخگوتر و کارآمدتر را در طیف گسترده‌ای از موارد استفاده و محیط‌های استقرار تقویت می‌کند.
توانمندسازی سفارشی‌سازی با ابزارهای پیشرفته
همانطور که کتابخانه مدل فراتر از 1800 پیشنهاد گسترش می‌یابد، Azure AI Foundry همچنان در آزمایش و مشاهده‌پذیری پیشرو است. مجموعه‌ای جدید از ابزارهای تنظیم دقیق، ظهور تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت را تکمیل می‌کند:
- گردش‌های کاری Distillation: Azure OpenAI Service یک رویکرد کد-اول را برای distillation مدل با Stored Completions API و SDK معرفی می‌کند. این به مدل‌های کوچک‌تر اجازه می‌دهد تا دانش را از همتایان بزرگ‌تر خود، مانند GPT-4.5، به ارث ببرند. نتیجه کاهش هزینه و تاخیر و در عین حال حفظ عملکرد بالا برای وظایف خاص است.
- Reinforcement Fine-tuning: این تکنیک که در حال حاضر در پیش‌نمایش خصوصی است، به مدل‌ها می‌آموزد که به روش‌های جدید استدلال کنند. این به مسیرهای منطقی صحیح پاداش می‌دهد در حالی که استدلال نادرست را جریمه می‌کند، که منجر به قابلیت‌های حل مسئله بهبودیافته می‌شود.
- Provisioned Deployment برای Fine-tuning: Azure OpenAI Service اکنون Provisioned Deployments را برای مدل‌های تنظیم دقیق ارائه می‌دهد. این امر عملکرد و هزینه‌های قابل پیش‌بینی را از طریق Provisioned Throughput Units (PTUs)، علاوه بر صورت‌حساب مبتنی بر توکن، تضمین می‌کند.
- Fine-tuning برای مدل‌های Mistral: Mistral Large 2411 و Ministral 3B که منحصراً در Azure AI Foundry در دسترس هستند، اکنون از تنظیم دقیق برای وظایف خاص صنعت پشتیبانی می‌کنند. نمونه‌ای از این وظایف خاص، ویرایش اسناد مراقبت‌های بهداشتی است.
تقویت عامل‌های سازمانی با امنیت و مقیاس‌پذیری
در چشم‌انداز سازمانی امروزی، امنیت و مقیاس‌پذیری فقط ویژگی‌های مطلوب نیستند - آنها الزامات استراتژیک هستند. Azure AI Foundry دو ویژگی قدرتمند را برای مهار ایمن هوش مصنوعی برای وظایف حیاتی معرفی می‌کند:
- Bring Your Own VNet: Azure AI Agent Service اکنون تمام تعاملات عامل هوش مصنوعی، پردازش داده‌ها و فراخوانی‌های API را قادر می‌سازد تا به طور ایمن در شبکه مجازی خود سازمان باقی بمانند. این امر قرار گرفتن در معرض اینترنت عمومی را از بین می‌برد و از داده‌های حساس محافظت می‌کند. پذیرندگان اولیه، مانند Fujitsu، از این قابلیت برای بهبود قابل توجه عملکرد فروش استفاده می‌کنند. عامل ایجاد پیشنهاد فروش آنها، که توسط این ویژگی پشتیبانی می‌شود، فروش را 67 درصد افزایش داده و در عین حال ساعت‌های بی‌شماری را صرفه‌جویی کرده است. این امر امکان هدایت مجدد منابع به سمت تعامل با مشتری و برنامه‌ریزی استراتژیک را فراهم می‌کند، همه اینها در حالی که یکپارچگی داده‌ها حفظ می‌شود.
- Magma (Multi-Agent Goal Management Architecture): Magma که از طریق Azure AI Foundry Labs در دسترس است، هماهنگی گردش کار پیچیده را متحول می‌کند. این امر با هماهنگ کردن صدها عامل هوش مصنوعی به صورت موازی به این مهم دست می‌یابد. این معماری مقابله با چالش‌های مقیاس بزرگ، مانند بهینه‌سازی زنجیره تامین، را با سرعت و دقت بی‌سابقه‌ای امکان‌پذیر می‌سازد. این به طور موثر دنیای عامل فیزیکی و دیجیتال را به هم متصل می‌کند. Magma به راحتی برای آزمایش در Azure AI Foundry در دسترس است.
معرفی ویژگی‌های ذکر شده در بالا، و بهبود ویژگی‌های موجود، گواهی بر تعهد مایکروسافت به توسعه هوش مصنوعی است. تکامل مداوم هوش مصنوعی برای بسیاری از صنایع مفید است و نیرویی است که آمده است تا بماند.