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Phi-3 隆重推出，這是 Microsoft 所開發、功能最強且最具成本效益的 SLM。
優勢
使用多模態和生成式 AI 來引領市場
找出最適合您的模型
使用最新的開放式和多模態模型進行快速創新，並使用評估工具來選取最適合您的使用案例的項目。
讓您的資料與眾不同
開發以多種資料類型和擷取增強型生成 (RAG) 為基礎的情境式、媒體豐富互動。
安全地交付 AI
自信無比地上市 AI 體驗，利用內建的內容安全性工具主動降低風險。
實現可重現的價值
使用大型語言模型作業提升開發人員的靈活度與共同作業效率，以簡化 AI 生命週期的管理。
概觀
認識 Azure AI 組合
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在統一的 AI 開發平台上快速入門，以評估模型和部署生成式 AI 解決方案。GitHub 的整合和內建內容安全功能，可讓發行流程順暢無比。
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利用周全、企業級的 API (包括用於擷取增強型生成 (RAG) 的 Azure OpenAI 服務和 Azure AI 搜尋服務) 來探索生成式 AI 和多重模式的強大功能。
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使用完整的生命週期管理加速機器學習專案，以用於資料準備、模型開發與訓練，以及 PyTorch 和 TensorFlow 的企業支援。
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使用受 AI 領導者 (包括 OpenAI、Nvidia 和財星 500 大公司) 所信任的安全、可縮放基礎結構，在端對端 AI 平台上建立您的體驗。
產品與功能
使用受全球各地組織信任的 AI 功能進行創新
Phi 模型
利用小型語言模型令人驚異的力量。Microsoft 發行的全新 Phi-3 模型，現在可透過 Azure AI Studio 中的模型即服務 (MaaS) 提供。
Azure OpenAI 服務
使用 GPT-4o 和 GPT-4，為可了解影片、影像和音訊的多模態互動建立豐富的媒體體驗。
Azure AI 搜尋服務
針對混合式、向量和語意排名策略使用全方位擷取增強型生成 (RAG)，將任何資料來源轉換為內容感知式互動。
Azure AI 內容安全
透過採用負責 AI 原則的內建工具，保護每一層風險降低機制，以提供安全且值得信任的解決方案。
Azure AI 語音分析
使用結合 Azure AI 語音、Azure OpenAI 服務和 Azure AI 語言的全新生成式 AI 型服務，從音訊和影片資料中取得交談見解，以啟用通話後分析、影片字幕等功能。
Azure Machine Learning 提示流程
使用大型語言模型作業的靈敏提示流程，在 AI 解決方案的完整生命週期中簡化管理方式。
客戶案例
看看客戶如何利用 Azure AI 創新
即時解決問題
「有了 AI，我們’協助使用者以他們的母語報告問題，並自動將其翻譯成通用語言。這是一款改變遊戲規則的產品。」
Siemens Digital Industries Software 執行副總裁 Joe Bohman
利用力量乘數的效率
「只要按幾下滑鼠，就能輕鬆嘗試 Azure OpenAI 服務提供的大型語言模型。這是 Azure AI Studio 的一項重要差異: 我們僅花數小時就擁有第一個原型。即使投入最少的員工數，我們依然有額外時間可以嘗試更多項目。」
Perplexity.AI 技術長和共同創辦人 Denis Yarats
改變遊戲規則的自動化
「使用 Azure OpenAI 服務協助自動化一些較常見的工作，將是我們運作方式的重要變更。這能節省有意義的時間與成本。」
AT&T T 技術執行長 Jeremy Legg
革命性員工參與
「有了 Azure OpenAI 服務，我們透過 Azure 平台的擴充性、彈性和高安全性實現了 OpenAI 創新。」
HEINEKEN 全球產品組合數位技術經理 Mark Sleijpen
大規模個人化
「這項解決方案增強了機器學習系統的健全性，並讓我們的系統更貼合其他環境。」
Marks Spencer 的機器學習平台產品經理 Luis Arnedo Martinez
新聞和公告
透過 Azure 取得最新 AI 消息
Cohere 和 Microsoft
Command R+ 現已納入 Azure AI 模型目錄，並會作為模型即服務 (MaaS) 供應項目的一部分進行提供。
更多可擴縮性和效能
Azure AI 搜尋服務將會增加儲存容量和向量索引大小，無需額外費用。
適用於可信任 AI 應用程式的新工具
Azure AI Studio 現已提供提示防護、基礎偵測等功能。
Mistral AI 和 Microsoft
了解新的多年度合作關係，包括 Mistral Large 的可用性。
卓越的營運績效
深入了解由四個部分所組成的大型語言模型作業和成熟度模型架構系列。
購買、建置，或雙管齊下?
了解如何為您的 AI 轉型選擇正確的 Copilot 方法。
資源
探索更多 AI 資源
一分鐘了解 AI
什麼是生成式 AI?
以有趣、簡單的方式了解生成式 AI、大型語言模型、提示工程等項目。
Microsoft Mechanics
如何開始建置 Copilot
與 Seth Juarez 一同深入探討 Azure AI Studio，並了解如何大規模建置、測試、部署及監視解決方案。
AI Show
適用於生成式 AI 的最佳擷取策略
評估不同的擷取模式，並了解可立即實現的混合式和重新排序策略。
線上課程
AI 學習中樞
自我評定
Microsoft LLMOps 成熟度
透過簡短的問卷，獲得符合特定 LLMOps 需求的策展與個人化指引。
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Gartner，雲端 AI 開發人員服務的魔力象限，Jim Scheibmeir、Arun Batchu、Mike Fang，2024 年 4 月 29 日。
Gartner 是 Gartner, Inc. 及/或其美國和國際關係企業的註冊商標與服務商標，魔力象限則是註冊商標，而本文已獲使用此商標的許可。著作權所有，並保留一切權利。
Gartner 沒有替研究刊物中所描述的任何廠商、產品或服務背書，也沒有建議技術使用者只能選擇評價或其他頭銜最高的廠商。Gartner 研究刊物包含 Gartner 研究機構的意見，這些意見不應該構成事實陳述。Gartner 對於這項研究不提供任何明示或默示擔保，包括任何適售性或符合特定目的之擔保。
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[2]
由 Forrester Consulting 實施的委託研究，Microsoft Azure AI 的整體經濟影響™，2023 年 4 月。
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