AzureOpenAI生成式人工智能白皮書-微軟中國

MicrosoRAzureMicrosoRAzure前言AIAIAI落地新范式。據(jù)data.aiintelligenceAI應(yīng)用激增。2024AI10%GenAI功能的應(yīng)用下載量將同比增長40%。面對生成式AI及其應(yīng)用落地的迅猛發(fā)展，微軟期待用AI重新定義軟件開發(fā)與工作的未來。AzureOpenAI、CopilotAI服務(wù)生態(tài)，從提供AI工具到構(gòu)筑AI們運(yùn)用AI可能。微軟的AI戰(zhàn)略包括三個部分：將AIAIAI。本白皮書將全面介紹MicrosoftAzure生成式人工智能領(lǐng)域的解決方案、工具指南、最佳實踐以及支持AI的云端算力及架構(gòu)優(yōu)勢，旨在幫助處于AI不同階段的客戶選擇適合您戰(zhàn)略的落地路徑，本白皮書介紹的落地方案涵蓋從直接使用微軟AzureAI和AzureOpenAI服務(wù)，到自建大模型等四層路徑。22目錄前言 2目錄第一章AzureAI及AzureOpenAl服務(wù)概括 4第二章生成式人工智能落地實的四路徑 7路徑一直接使用AzureOpenAI模型:添加您的數(shù)據(jù)至 8AzureOpenAl模型路徑二Promptengineer提示工程優(yōu)化 11路徑三基于現(xiàn)有模型進(jìn)行Fine-tuning微調(diào) 12路徑四訓(xùn)練您的自有模型 15第三章生成式人工智能落地成功例參考 18汽車行業(yè):梅賽德斯-奔馳 18零售行業(yè):沃爾瑪 20游戲行業(yè):完美世界 21專業(yè)服務(wù)行業(yè)：KPMG 22零售行業(yè)：CarMax 23在在AzureAI的幫助下，您可以為您的組織構(gòu)建可以立即推向市場的先進(jìn)應(yīng)用程序。以微軟為例，MicrosoftMicrosoft365Copilot、Dynamics365Copilot、PlatformAzureAI驅(qū)動，為每個人和組織提效生產(chǎn)力。第一章AzureAI及AzureOpenAl服務(wù)概括AzureAI第一章AzureAI及AzureOpenAl服務(wù)概括AzureAIAzureAI服務(wù)。其中，Azure認(rèn)知服務(wù)有五大支柱，分別AzureOpenAIAzureAI服務(wù)通過現(xiàn)成的預(yù)生成可定制的API和模型，幫助開發(fā)人員和組織快速創(chuàng)建智能、前沿、面向市場且負(fù)責(zé)任的應(yīng)用程序，包括對話、搜索、監(jiān)視、翻譯、語音、視覺和決策的自然語言處理。這意味著，您可以使用AzureAI組合構(gòu)建企業(yè)規(guī)模的智能應(yīng)用，并使用生成式AI重新構(gòu)想你的業(yè)務(wù)。AzureAI組合AzureOpenAI服務(wù)生成自己的助手和生成式AI應(yīng)用程序。AzureOpenAI服務(wù)生成自己的助手和生成式AI應(yīng)用程序。AzureAI搜索基于你自己的數(shù)據(jù)構(gòu)建、微調(diào)和訓(xùn)練自定義AI模型，獲得獨特的優(yōu)勢。AzureAIContentSafety在應(yīng)用程序和服務(wù)中檢測用戶生成的和AI生成的有害內(nèi)容。負(fù)責(zé)任的AI儀表板使用統(tǒng)一的儀表板實踐負(fù)責(zé)任、高質(zhì)量的AI，能夠輕松評估和調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型。AzureAI提示流AzureAI提示流創(chuàng)建可執(zhí)行的PromptFlow，通過可視化圖形鏈接大型語言模型、提示和Python工具。機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營(MLOps)加速機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的自動化、協(xié)作和可重現(xiàn)性。微軟AI服務(wù)一覽AzureOpenAI服務(wù)微軟AI服務(wù)一覽AzureOpenAI目前為各類企業(yè)提供兩類服務(wù)模式:PayAsYouGo即用即付型模式:適合各類AI場景的測試及上線應(yīng)用，可在AzurePortal后臺直接啟用。適合各類追求穩(wěn)定性能及穩(wěn)定延時的AI生產(chǎn)應(yīng)用。通過提供穩(wěn)定的最大延遲和吞吐量保障穩(wěn)定可預(yù)測的性能預(yù)留專屬的容量成本節(jié)省:與按消耗Tokens計費(fèi)的PayAsYouGo即用即付模式相比，可節(jié)省成本5微軟Azure作為OpenAI的獨家云服務(wù)提供商，自2019年開始便以出色的、面向AI時代的領(lǐng)先架構(gòu)，為OpenAI的快速發(fā)展提供助力?；陔p方的戰(zhàn)略合作，現(xiàn)在Azure全球版客戶可以通過AzureOpenAI服務(wù)直接調(diào)用AzureOpenAI目前為各類企業(yè)提供兩類服務(wù)模式:PayAsYouGo即用即付型模式:適合各類AI場景的測試及上線應(yīng)用，可在AzurePortal后臺直接啟用。適合各類追求穩(wěn)定性能及穩(wěn)定延時的AI生產(chǎn)應(yīng)用。通過提供穩(wěn)定的最大延遲和吞吐量保障穩(wěn)定可預(yù)測的性能預(yù)留專屬的容量成本節(jié)省:與按消耗Tokens計費(fèi)的PayAsYouGo即用即付模式相比，可節(jié)省成本5負(fù)責(zé)任的人工智能原則在科技行業(yè)里，微軟率先提出了打造負(fù)責(zé)任的人工智能的決心。2016年，微軟CEO薩提亞納德拉發(fā)表了一篇關(guān)于人工共同責(zé)任的專欄文章，幾個月后，第一次公開提出了微軟的人工智能準(zhǔn)則：公平、可靠和安全、隱私和保障、包容、透明、責(zé)任。當(dāng)AI進(jìn)入主流產(chǎn)品和服務(wù)時，這些原則對于創(chuàng)建負(fù)責(zé)任且值得信賴的AI至關(guān)重要。它們以兩個角度為指導(dǎo)：道德和可解釋。閱讀標(biāo)題鏈接可閱讀詳細(xì)細(xì)節(jié)。Microsoft'sResponsibleAlPrinciplesReliability&SafetyFairness

Privacy&SecurityResponsibleATransparency

InclusivenessAccountability

BuildingblockstoenactprinciplesToolsandprocessesTrainingandpracticesRulesGovernance第二章生成式人工智能落地實踐的四種路徑AzureOpenAI模型：AI場景的實現(xiàn)第二章生成式人工智能落地實踐的四種路徑AzureOpenAI模型：AI場景的實現(xiàn)1Promptengineer提示工程優(yōu)化：提高大語言模型生成響應(yīng)的準(zhǔn)確性基于現(xiàn)有模型進(jìn)行Fine-tuning微調(diào)：使用示例數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練現(xiàn)有的大型語言模型，從而生成使用提供的示例經(jīng)過優(yōu)化的新的“自定義”大型語言模型。23訓(xùn)練您的自有模型：AzureAIInfraAI算力平臺方案訓(xùn)練您的自有模型：AzureAIInfraAI算力平臺方案4模式，與預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型(LLM)和你自己的數(shù)據(jù)配合使用以生成響應(yīng)。同時，也可以通過使用Azure大語言模型運(yùn)營功能(LLMOps)實現(xiàn)高效提示工程和開發(fā)部署，以簡化的過程來管理大模型應(yīng)用的端到端生命周期。微軟為各行業(yè)提供四個層次的AI創(chuàng)新支持路徑一直接使用AzureOpenAI模型:添加您的數(shù)據(jù)至AzureOpenAI模型微軟為各行業(yè)提供四個層次的AI創(chuàng)新支持AzureOpenAI服務(wù)上的可用模型語言模型GPT-4-0125-preview：GPT-4-0125-preview已發(fā)布GPT-4-0125-preview：GPT-4-0125-preview已發(fā)布,新模型旨在減少模型未完成任務(wù)的“懶惰”情況，及其他升級。GPT-4：國際版AzureOpenAI服務(wù)的客戶和合作伙伴可以申請訪問GPT-4，并開始使用OpenAI目前最先進(jìn)的模型構(gòu)建應(yīng)用。通過基于AzureAI優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施、企業(yè)級可用性、合規(guī)性、數(shù)據(jù)安全和隱私控制提供的支持，以及與其它Azure服務(wù)的多種集成，實現(xiàn)您的大模型應(yīng)用架構(gòu)。GPT-4-Turbo：GPT-4Turbo功能更強(qiáng)大，模型信息更新到2023年4月。它具有128K上下文窗口，因此您可以使用RAG（檢索增強(qiáng)生成）等技術(shù)，基于企業(yè)用例所需的自定義數(shù)據(jù)定制應(yīng)用程序。GPT-3.5-Turbo：GPT-3.5-Turbo現(xiàn)已更新至1025版本。AssistantsAPICodeInterpreter,Functioncalling等工具在自己的應(yīng)用程序內(nèi)構(gòu)建AI并利用模型、工具和知識來響應(yīng)用戶查詢。AzureAssistantsAPI目前已支持代碼解釋器和函數(shù)調(diào)用，檢索功能將很快發(fā)布。TTS模型OpenAI的TTS模型在AOAI和AzureAISpeech同時上線。新的TTS模型能生成6種預(yù)設(shè)不同個性和風(fēng)格的人類品質(zhì)語音。多模態(tài)模型GPT-4-TurbowithVision：GPT-4TurbowithVisionOpenAI開發(fā)的大型多模態(tài)模型（LMM），支持圖像分析并能對圖像有關(guān)問題生成文本響應(yīng)。它結(jié)合了自GPT-4TurbowithVision達(dá)到了圖像理解的先進(jìn)水平。它不僅僅能夠識別圖片中的對象，更注重理解上下文和細(xì)節(jié)，比如創(chuàng)建詳細(xì)的圖像標(biāo)題、提供豐富的上下文描述、回答關(guān)于視覺內(nèi)容的問題或分配智能標(biāo)簽。微調(diào)AzureOpenAI服務(wù)推出了三款模型的Fine-tuning功能（Babbage-002、Davinci-002和GPT-3.5-Turbo）。用戶可以使用AzureOpenAI服務(wù)或Azure機(jī)器學(xué)習(xí)對Babbage/Davinci-002和GPT-3.5-Turbo進(jìn)行Fine-tuning。GPT-3.5-Turbo1106模型已支持?ne-tuning,同時Training和Hosting的成本比GPT-3.5-Turbo都降低50%。Babbage-002和Davinci-002支持completion，Turbo支持對話式交互。通過幾個簡單的命令，您就可以指定基本模型、提供數(shù)據(jù)、進(jìn)行訓(xùn)練和部署。點擊閱讀關(guān)于微調(diào)的介紹文章圖像·E3轉(zhuǎn)錄和翻譯Whisper：Whisper的批量轉(zhuǎn)錄。99添加您的數(shù)據(jù)AzureOpenAIServiceonyourdata，基于這項全新功能，用戶可以使用自己的數(shù)據(jù)驅(qū)動OpenAI模型，無需訓(xùn)練或微調(diào)，即可釋放全部數(shù)據(jù)潛力。AzureOpenAIServiceonyourdata能夠獲取并打通獲得有價值、高質(zhì)量的洞察。同時，用戶友好的API和SDK，將與您的現(xiàn)有系統(tǒng)輕松集成；定制化示例應(yīng)用程序助力快速部署。此外，數(shù)據(jù)共享和利用也將變得更輕松，您可以在企業(yè)內(nèi)部或面向客戶快速實現(xiàn)信息分發(fā)。AzureOpenAIServiceonyourdata連接多個數(shù)據(jù)源，包括：Azure認(rèn)知搜索索引：您可以將數(shù)據(jù)連接到Azure認(rèn)知搜索索引，實現(xiàn)與OpenAI模型的無縫集成。

AzureBlob存儲容器：將數(shù)據(jù)連接到AzureBlobAzureOpenAI用于后續(xù)的分析和對話。本地文件：連接您的AzureAI門戶文件，為數(shù)據(jù)連接提供靈活性和便利性。數(shù)據(jù)在攝取、切分之后，將導(dǎo)入Azure認(rèn)知搜索索引。txt、md、html、Word文件、PowerPoint、PDF等格式的文件都可以用于分析和對話。使用AzureOpenAI服務(wù)數(shù)據(jù)支持的步驟如下：連接數(shù)據(jù)源：使用AzureAI連接您所需的AzureBlob上傳本地文件等途徑完成連接?；跀?shù)據(jù)進(jìn)行提問和聊天：基于數(shù)據(jù)進(jìn)行提問和聊天：連接數(shù)據(jù)源之后，您就可以通過AI，向AzureOpenAIEmbedding嵌入向量生成模型將企業(yè)現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)化知識庫與提示詞引擎結(jié)合起來，讓GPT模型生成更正確、更穩(wěn)定、更可靠的結(jié)果。Embedding是一種特殊的數(shù)據(jù)表示格式，機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法可以輕松使用。Embedding是一段文本的語義含義的信息密集表示。Embedding支持在Azure數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行矢量相似性搜索，例如AzureCosmosDBfor或for。路徑二Promptengineer提示工程優(yōu)化LLMapplicationLLMapplicationpro?lesContentcreationPromptengineeringEnterpriseChatbotPROMPTLIGHTLLMPROMPTChatbot SummarizationLIGHT在AI領(lǐng)域，特別是在大型語言模型中，提示指的是用戶為引起特定類型的響應(yīng)而給出的輸入或指令。要充分利用GPT-4等大型語言模型，就必須精心設(shè)計能產(chǎn)生有效結(jié)果的提示。挑戰(zhàn)在于如何選擇詞語、表達(dá)方式、提示有助于AI明確用戶意圖和對其生成內(nèi)容的期望，更精確的提示會帶來更準(zhǔn)確、相關(guān)性更強(qiáng)的結(jié)果。微變化。您可以使用本文介紹的15個提示工程優(yōu)化技巧，躍升為更好的AI提示詞工程師。路徑三基于現(xiàn)有模型進(jìn)行Fine-tuning微調(diào)Fine-tune微調(diào)Fine-tuning是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家用來定制大型語言模型，以滿足特定任務(wù)需求的方法之一。與“檢索增強(qiáng)生成”（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）和“提示工程”等方法通過在提示中注入正確的信息和指令不同，F(xiàn)ine-tuning則是通過對大型語言模型本身進(jìn)行個性化定制來實現(xiàn)的。AzureOpenAI服務(wù)和Azure機(jī)器學(xué)習(xí)提供了監(jiān)督式Fine-tuning，允許您提供自定義數(shù)據(jù)（提示/補(bǔ)全或?qū)υ捠搅奶?，具體取決于選擇的模型），以教授基本模型新的技能。何時應(yīng)該使用微調(diào)在開始使用Fine-tuning檢索增強(qiáng)生成PromptFlowOnDataFine-tuning模型的場景下進(jìn)行比較，以選擇從提示工程還是RAG開始入手。大多數(shù)模型都會結(jié)合提示工程和Fine-tuning，從而避免浪費(fèi)精力。/Fine-tuning一些基本規(guī)則可以為您提供指導(dǎo)：如果您希望簡單而快速地獲取結(jié)果，請不要立即開始使用Fine-tuning：因為這需要大量的數(shù)據(jù)和時過提示工程即可取得相當(dāng)大的進(jìn)展。如果您需要最新或域外數(shù)據(jù)，這是使用示工程的完美用例。如果您希望確保您的模型具有良好的基礎(chǔ)，避免產(chǎn)生幻覺（hallucinations），那么RAG在這方面表現(xiàn)出色。

可以考慮使用Fine-tuning的場景包括：教會模型一項新技能，以便它在特定任務(wù)上表現(xiàn)應(yīng)。有時，通過Fine-tuning較小的模型，也能使其在特定任務(wù)上與較大的模型一樣出色。通過示例向模型演示如何執(zhí)行某些操作，但在提詢，或者教模型用特定的聲音或語調(diào)說話。12而Fine-tuning允許您將這些較長的提示集成到模型本身中。12微調(diào)是一種高級技術(shù)，需要專業(yè)知識才能正確使用。下面的問題將幫助您評估是否已經(jīng)準(zhǔn)備好使用微調(diào)。1.為什么要微調(diào)？3.這些方法哪些情況下行不通？微調(diào)是一種高級技術(shù)，需要專業(yè)知識才能正確使用。下面的問題將幫助您評估是否已經(jīng)準(zhǔn)備好使用微調(diào)。1.為什么要微調(diào)？3.這些方法哪些情況下行不通？5.如何衡量微調(diào)模型的質(zhì)量？2.您目前嘗試了哪些其他辦法？4.你打算使用哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)？如果您可以明確回答以上問題，那么，您可以開始下一步的微調(diào)計劃了。要求開始為什么用幾個示例來引導(dǎo)模型提示工程易于制作和快速實驗，門檻非常低簡單、快速部署提示工程、RAG在AzureOpenAI上輕松使用您的數(shù)據(jù)，使用提示流程，LangChain提升模型相關(guān)性RAG從您自己的數(shù)據(jù)集中檢索相關(guān)信息以插入提示最新數(shù)據(jù)信息RAG從您自己的數(shù)據(jù)庫、搜索引擎等查詢最新信息，以插入提示事實基礎(chǔ)RAG引用和檢查檢索到的數(shù)據(jù)的能力優(yōu)化具體任務(wù)微調(diào)微調(diào)經(jīng)常用于引導(dǎo)模型執(zhí)行特定任務(wù)，例如以特定的格式、語調(diào)或聲音總結(jié)數(shù)據(jù)指令無法適應(yīng)提示微調(diào)微調(diào)將少樣本示例移入訓(xùn)練步驟，但增加了訓(xùn)練所需的樣本數(shù)量更低的延遲微調(diào)更快的模型以在特定任務(wù)上提供良好的性能，而不是GPT4的通用模型更低的成本適情況而定RAG微調(diào)訓(xùn)練是昂貴的，但可能會減少提示長度。選擇始終取決于用例和數(shù)據(jù)。復(fù)雜、新穎的數(shù)據(jù)或領(lǐng)域提示工+RAG+微調(diào)這是一個高風(fēng)險領(lǐng)域。微調(diào)可以重新訓(xùn)練模型以識別RAG戶不嘗試為未經(jīng)批準(zhǔn)的用途重新訓(xùn)練13133.3在Azure上進(jìn)行微調(diào)AzureOpenAIFine-tuning將為您帶來雙重優(yōu)勢：您可以自定義先進(jìn)的OpenAI大語言模型Azure的內(nèi)容審查功能讓您使用所需的數(shù)據(jù)進(jìn)行Fine-tuning如果您是AzureOpenAI服務(wù)和LLMs的新用戶，歡迎您使用微軟提供的簡單易用的API來訓(xùn)練和部署模型。如果您更愿意使用GUI，可以嘗試AzureOpenAIStudio。如果您正在從OpenAI遷移到Azure，API可兩者兼容。Fine-tuning分為兩個部分：訓(xùn)練Fine-tuning模型以及使用新定制的模型進(jìn)行推理。訓(xùn)練就可以開始了！您可以使用AzureOpenAIStudio進(jìn)行簡單的GUI操作，或者對于更高級的用戶，我們還RESTAPIOpenAIPythonSDK。推理訓(xùn)練完成后，新模型將在您的資源中可用。當(dāng)使用您的模型用于推理時，該定制模型可像任何其他OpenAILLM一樣進(jìn)行部署！經(jīng)過Fine-tuning的模型部署后將按小時收取托管費(fèi)用，基于輸入和輸出token計價。如果您熟悉使用AzureMachineLearningStudio來開發(fā)、監(jiān)控和部署模型，您可以將Fine-tuning集成至AML工作流程中的現(xiàn)有模型。除了OpenAI模型，Azure機(jī)器學(xué)習(xí)還支持對開源模型進(jìn)行Fine-tuning，例如LLaMa。YouTube視頻：Alicia&Seth“如何在Turbo上進(jìn)行微調(diào)”1414路徑四訓(xùn)練您的自有模型如果您決定訓(xùn)練您的自有模型，Azure云端大規(guī)模AI算力平臺是您最佳的合作伙伴！先進(jìn)AI，離不開算力基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)與專業(yè)知識。我們將微軟過去十年的超級計算經(jīng)驗和支持超大型AI訓(xùn)練工作負(fù)載的經(jīng)驗應(yīng)用于搭建具備規(guī)?；咝阅艿腁I基礎(chǔ)架構(gòu)。您可以在AzureAIStudio中使用預(yù)構(gòu)建和可自定義的AI模型，開發(fā)生成式AI解決方案和自定義copilot。現(xiàn)在AzureAI模型目錄中添加了新的基礎(chǔ)和生成式AI模型。在HuggingFace中，我們引入了一系列不同的穩(wěn)定擴(kuò)散模型、falcon模型、CLIP、WhisperV3、BLIP和SAM模型。此外，我們還添加了分別來自Meta和NVIDIA的CodeLlama和Nemotron模型，以及微軟研究的尖端Phi模型。模型目錄中新增了40個新模型和4種新模式，包括文本到圖像和圖像嵌入模型。借助我們的模型即服務(wù)，專業(yè)開發(fā)人員很快就能輕松集成最新的AI模型，例如Meta的Llama2、Cohere的Command、G42的Jais以及Mistral的高級模型作為API端點到應(yīng)用程序中。他們還可以使用自己的數(shù)據(jù)微調(diào)這些模型，Azure龐大的GPU基礎(chǔ)設(shè)施能力，將幫助您降低配置GPU資源和管理托管的復(fù)雜性。AzureAI提供世界一流的算力Azure全堆棧大模型訓(xùn)練優(yōu)勢15Azure領(lǐng)先的GPU和網(wǎng)絡(luò)解決方案的獨特架構(gòu)設(shè)計，為計算最密集的AI訓(xùn)練和推理工作負(fù)載提供了一流的性能和規(guī)模。這就是世界領(lǐng)先的AI公司（包括OpenAI、Meta等）選擇Azure來推進(jìn)AI創(chuàng)新的原因。Azure目前位列全球TOP500超級計算平臺第三名，是唯一的云服務(wù)提供商。Azure全堆棧大模型訓(xùn)練優(yōu)勢15AzureAIInfraGPU虛擬機(jī)類型MicrosoftAzure推出基于NVIDIAH100TensorCoreGPU的NDH100v5VM，該虛擬機(jī)支持的按需配置可達(dá)8至上千個通過Quantum-2In?niBand網(wǎng)絡(luò)互連的NVIDIAH100GPU，使得AI模型的性能明顯提高。202311月份發(fā)布的MLperf性能基準(zhǔn)報告里，我們將175BGPT-3模型的訓(xùn)練時間從之前的4.00851344In?niBandAzureH100Nvidia裸金2%。AzureNDH100v5系列虛擬機(jī)單卡H100

NVLINKGPU虛擬機(jī)

Quantum-2In?niBand高速擴(kuò)展的多臺GPU集群NVIDIAH100TensorCoreGPU NVSwitch+NVLink4.0 Quantum-2In?niBand自建大模型的算力加持:AzureH100MLperf性能基準(zhǔn)1616此外MicrosoftAzure的AIInfra機(jī)型還包括：基于NvidiaH100用于中等規(guī)模模型訓(xùn)練以及推理密集型負(fù)載的H100虛擬機(jī)類型NC_H100?；贜vidiaH100用于機(jī)密型AI應(yīng)用的H100機(jī)型NCCH100v5?；贜vidiaH200用于大模型訓(xùn)練和推理的NDH200v5機(jī)型?；贏MDMI300X用于支持大模型的高帶寬內(nèi)存GPU機(jī)型NDMI300Xv5虛擬機(jī)。與Azure共同設(shè)計超級計算機(jī)對于擴(kuò)展我們苛刻的Al訓(xùn)練需求至關(guān)重要,使我們在ChatGPT等系統(tǒng)上的研究和調(diào)試工作成為可能?！狦regBrockmanOpenAl總裁兼聯(lián)合創(chuàng)始人我們對于對話式AI的關(guān)注促使我們開發(fā)和訓(xùn)練一些最復(fù)雜的大型語言模型。Azure的AI基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)為我們提供了必要的性能，以便大規(guī)模、可靠地、高效處理這些模型。我們對Azure的新VM及其將為我們的AI開發(fā)工作帶來的性能提升感到非常興奮。17——MustafaSuleymanIn?ection首席執(zhí)行官17第三章生成式人工智能落地成功案例參考汽車行業(yè)梅賽德斯奔馳第三章生成式人工智能落地成功案例參考梅賽德斯-奔馳（奔馳）是世界知名的汽車品牌，致力于為用戶提供更互聯(lián)、更智能、更個性化的駕駛體驗。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，奔馳開發(fā)了MBUX語音助手“嘿，梅賽德斯”，讓用戶可以通過自然語音命令控制車內(nèi)的各種功能，如導(dǎo)航、娛樂、空調(diào)等。這種語音助手不僅可以提高用戶的便捷性和生產(chǎn)力，還可以增強(qiáng)用戶的安全性和舒適度。企業(yè)需求奔馳希望盡快將GPT奔馳希望盡快將GPT模型應(yīng)用到MBUX語音助手中，以搶占市場先機(jī)，但GPT的部署和集成需要大量的時間和資源。奔馳需要確保GPT模型與MBUX語音助手的兼容性和穩(wěn)定性，以及與其他車內(nèi)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性。奔馳需要保證GPT模型的安全性和可靠性，以及用戶的隱私和數(shù)據(jù)的保護(hù)。3使用AzureOpenAI服務(wù)微軟AzureOpenAI服務(wù)為奔馳提供了一個集成了GPT模型的車載語音助手，讓用戶可以通過自然語言與車輛進(jìn)行交互。這個語音助手可以理解用戶的需求和意圖，提供全面和相關(guān)的回答，還可以集成第三方服務(wù)，讓用戶可以在駕駛過程中完成更多的任務(wù)。這個方案通過Azure安全性，同時遵循了微軟的負(fù)責(zé)任的人工智能原則。這個方案正在美國進(jìn)行Beta測試，預(yù)計將為奔馳用戶帶來更互聯(lián)、更智能、更個性化的駕駛體驗。成功亮點奔馳可以在三個月內(nèi)完成GPT模型的奔馳可以在三個月內(nèi)完成GPT模型的Beta測試，并根據(jù)用戶的反饋進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，從而快速推出增強(qiáng)版的MBUX語音助手；奔馳可以使用AzureOpenAI服務(wù)的預(yù)留預(yù)配置吞吐量功能，以便大規(guī)?？刂艷PT模型的配置和性能，從而支持更多的用戶和車型；奔馳可以通過GPT模型提供更直觀、更具對話感的語音助手，讓用戶可以通過自然語音命令完成更多的任務(wù)和功能，從而提升用戶的滿意度和忠誠度。零售行業(yè)沃爾瑪是全球最大的零售商，以低價和多樣化的商品吸引了數(shù)億消費(fèi)者。沃爾瑪在2023財年實現(xiàn)了超過820億美元的電子商務(wù)銷售額，并持續(xù)擴(kuò)大其活躍數(shù)字客戶群。該公司的目標(biāo)是為顧客提供最佳的數(shù)字購物體驗，讓他們能夠輕松地找到和購買自己想要的產(chǎn)品。企業(yè)需求傳統(tǒng)搜索功能無法滿足高度個性化的需求。沃爾瑪致力于提供更個性化的商傳統(tǒng)搜索功能無法滿足高度個性化的需求。沃爾瑪致力于提供更個性化的商推薦和更直觀的購物體驗。1沃爾瑪希望通過引入生成式AI技術(shù)，幫助員工完成各種任務(wù)，包括文件總結(jié)和內(nèi)容創(chuàng)建。使用AzureOpenAI服務(wù)沃爾瑪選擇了微軟AzureOpenAIAIAzure（包括安全性、合規(guī)性和區(qū)域可用性）的支持。結(jié)合沃爾瑪專有數(shù)據(jù)和技術(shù)、大型語言模型以及沃爾瑪建立的零售專用模型，沃爾瑪在iOS、Android和自有網(wǎng)站上建立了一個全新的生成式AI支持的搜索功能。這項新功能專門用于理解顧客查詢的上下文并生成個性化回復(fù)。很快，顧客將利用該功能獲得更具互動性和對話性的體驗，獲取特定問題的答案，并收到個性化的產(chǎn)品建議。借助這種前沿的生成式AI技術(shù)，用戶可以從“滾動搜索”轉(zhuǎn)變?yōu)椤澳繕?biāo)搜索”，從而使數(shù)字購物體驗更加流暢和直觀。成功亮點生成式AI技術(shù)改進(jìn)搜索功能，提供更個性化和直觀的購物體驗；生成式AI技術(shù)改進(jìn)搜索功能，提供更個性化和直觀的購物體驗；5萬名非門店員工通過“我的助手”應(yīng)用顯著提升工作效率；沃爾瑪與微軟戰(zhàn)略合作加速了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，帶來業(yè)務(wù)創(chuàng)新。完美世界游戲是中國最早自主研發(fā)3D游戲引擎的游戲企業(yè)。作為全球化的游戲開發(fā)商、發(fā)行商、運(yùn)營商，并在端游、手游、主機(jī)游戲、VR游戲以及云游戲等多個領(lǐng)域進(jìn)行布局，旗下產(chǎn)品出口100多個國家和地區(qū)，其出品的《誅仙》《天龍八部》《幻塔》等游戲，搭載中國文化，為全球玩家?guī)砹藘?yōu)質(zhì)的游戲體驗。為了在MMO游戲研發(fā)中實現(xiàn)效能突破，完美世界游戲于2022年開始基于AzureOpenAI及其他AzureAI服務(wù)探索GenAI時代的游戲創(chuàng)新。企業(yè)需求升級游戲玩家的AI交互體驗。AI對話缺少與生成文本對應(yīng)的聲畫表現(xiàn)，難以直接MMO項目中，玩家的游戲體驗需要進(jìn)一步升級。革新技術(shù)中臺對工作室的賦能。完美世界游戲內(nèi)部早已成立AI中心，但如何將GenAI的技術(shù)能力落地為各個工作室開箱即用的實用功能也是一項巨大挑戰(zhàn)。使用AzureOpenAI服務(wù)完美世界游戲在生產(chǎn)管線、核心業(yè)務(wù)和開發(fā)工具上實現(xiàn)了全面優(yōu)化。策劃團(tuán)隊引入GPT3.5和GPT-4等AzureOpenAIAI文本創(chuàng)意、劇情拓展和定制世界觀環(huán)節(jié)提供支持；結(jié)合GPT4-8KGPT3.5微調(diào)模AzureTTSGPT4+DALL-E3模型和微軟3D優(yōu)化工具SimplygonAzureOpenAI模型強(qiáng)大的歸納、理解及總結(jié)能力應(yīng)用在量化運(yùn)AzureOpenAIGPT-4、Codex模型和GitHubCopilot成功亮點目前生產(chǎn)管線優(yōu)化已經(jīng)完成了大于38%目前生產(chǎn)管線優(yōu)化已經(jīng)完成了大于38%AIAI滲透率占比超過60%，47%AIAI技術(shù)在完美世界游戲在研MMO項目組中達(dá)到了全流程應(yīng)用，產(chǎn)品開發(fā)效率提升35%，美術(shù)產(chǎn)出效率提升23%；完全基于微軟AzureOpenAI服務(wù)及GPT-4模型能力，上線AI原生劇本殺游戲。KPMG畢馬威會計師事務(wù)所在143個國家和地區(qū)開展業(yè)務(wù)，共有超過270,000名合伙人和員工（至2023財年），為全球企業(yè)提供審計、稅務(wù)和咨詢