Azure AI は、 Azure OpenAI Service GPT-4o および GPT-4o mini のファインチューニングの一般提供を発表しました。これは、大規模言語モデル (LLM) のカスタマイズ強化における重要な一歩となります。この更新により、ユーザーは AI モデルを特定のニーズに合わせて調整できるようになり、さまざまなアプリケーションで効率と精度が向上します。このプラットフォームでは、Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision、Meta の Llama 3.2、SDAIA の ALLaM-2-7B、Cohere の Command R および Command R+ の更新バージョンなどの新しいモデルを含むモデルの提供も拡大しました。

Azure AI は、データのプライバシーとセキュリティを強化することを目的とした、近日公開予定のAzure OpenAI Data Zones など、エンタープライズ向けの約束を強化するための新機能を導入しました。さらに、このプラットフォームでは、 Azure AI Content Safety の根拠検出の修正、出力品質とセキュリティの評価、コードの保護対象マテリアル検出などの責任ある AI 機能を展開しました。これらの更新は、AI アプリケーションが安全で、セキュリティが確保され、規制基準に準拠していることを確認するために設計されています。

生成型 AI アプリケーションの開発をさらにサポートするために、 Azure AI はAzure AI Studio で完全なネットワーク分離とプライベート エンドポイントのサポートを発表しました。これらの機能により、開発者はデータ プライバシーとネットワーク セキュリティをより細かく制御しながら AI アプリを構築およびカスタマイズできます。これは、機密情報を扱う業界にとって特に重要です。責任ある AI に対するプラットフォームの取り組みは、プロンプト シールドや保護された素材の検出などのAzure AI コンテンツ セーフティ機能が追加費用なしでデフォルトで含まれていることにも反映されています。

Azure AI のモデル カスタマイズと安全機能の強化は、ユーザーに AI イノベーションのための高度なツールを提供するというプラットフォームの取り組みを示しています。Azure Azureは、幅広いモデルの選択と微調整機能を提供することで、企業がそれぞれの分野で固有の課題に対処し、変革を推進できるようにします。このプラットフォームは、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI プラクティスに重点を置いているため、ユーザーは自信を持って AI テクノロジを活用し、最先端のソリューションを作成できます。