https://aie24.pl/
Chociaż usługa Azure OpenAI Service współpracuje z wieloma dużymi klientami korporacyjnymi korzystającymi z platformy, firma Microsoft nie jest gotowa na publiczne omawianie ich, powołując się na obawy dotyczące prywatności i wrażliwość opinii publicznej. To, co może teraz wymienić, to przykłady swoich usług wewnętrznych. GitHub Copilot zaczynał od interfejsu API OpenAI, ale teraz, głównie ze względu na skalę, przeszedł na usługę Azure OpenAI. Inne przykłady usług wewnętrznych działających na platformie Azure to Dynamics 365 Customer Service, Power Apps, ML to code i usługi Power BI. Divakaruni twierdzi, że widzi duże zainteresowanie ze strony branży usług finansowych i tradycyjnych przedsiębiorstw, które chcą poprawić jakość swojej obsługi klienta. „Do przetworzenia jest dużo informacji tekstowych i istnieje duża potrzeba podsumowań i pomocy analitykom, na przykład w szybkim skupieniu się na tekście, który jest dla nich istotny i znaczący. Myślę, że branża obsługi klienta również jest dużą, niewykorzystaną domeną. Istnieje ogromna ilość informacji zamknięta w dźwięku, którą można przepisać w informacjach z centrum obsługi telefonicznej, które mogą [dostarczyć] znaczących informacji dla firmy, która stara się poprawić jakość obsługi klienta”. Innym zestawem przypadków użycia, które widzą, są firmy zwiększające produktywność programistów szkoli GPT-3 w zakresie wewnętrznych interfejsów API i zestawów do tworzenia oprogramowania, aby uczynić te narzędzia bardziej dostępnymi dla swoich pracowników. Divakaruni zauważa, że wiele firm, których główna siła nie leży w sztucznej inteligencji ani uczeniu maszynowym, chce stosować sztuczną inteligencję w sposób, który dodaje znaczącą wartość do ich procesów biznesowych lub poprawia jakość obsługi klienta. Wykorzystują siłę terenową firmy Microsoft, aby pomóc im w tworzeniu rozwiązań. Zespół Azure OpenAI Service w pełni spodziewa się, że jego zaawansowane podejście oparte na modelu jako usłudze stanie się głównym nurtem, mówi Hoder. Zauważa, że Microsoft zapewnia gotowe do użycia środowisko, osadzając je w aplikacjach konsumenckich, takich jak Office i Dynamics. Klienci potrzebujący bardziej unikalnego lub dostosowanego wsparcia przechodzą na niższy poziom do usług takich jak platforma Power, która jest skierowana do użytkowników biznesowych i programistów i zapewnia sposoby dostosowywania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji bez użycia kodu lub z małą ilością kodu. „Jeśli zejdziesz trochę niżej, trochę bardziej spersonalizowano, trochę bardziej skupisz się na programistach, trafisz do Cognitive Services. To naprawdę był nasz model zapewniania możliwości sztucznej inteligencji za pośrednictwem usług opartych na REST API. A teraz wprowadzamy bardziej szczegółową warstwę w ramach usługi OpenAI.… A w dolnej warstwie mamy narzędzia skupione na analizie danych dzięki Azure Machine Learning” – wyjaśnia Hoder. Microsoft widzi duże zapotrzebowanie klientów na usługę Azure OpenAI Service, ale może także pochwalić się swoim dotychczasowym sukcesem w przypadku innych usług, takich jak usługi rozpoznawania mowy i moduły rozpoznawania formularzy. „Widzimy duże zapotrzebowanie możliwość zrobienia obrazu, wyodrębnienia informacji w uporządkowany sposób oraz wyodrębnienia tabel i innych informacji z plików PDF w celu automatycznego przyjmowania danych, a następnie połączenia funkcji analitycznych i wyszukiwania”. – mówi Hoder. (Zobacz na przykład to studium przypadku dotyczące sposobu, w jaki klienci korzystają z usług AI/ML opartych na interfejsie API REST firmy Microsoft.)