作者：高玉娴   【原创】   2021-12-31 10:38:12

关键字： OpenAI Azure 微软

在日前的Ignite全球大会上，微软宣布开启Azure OpenAI Service的有限预览，直接在Azure上向用户提供对GPT-3的访问。

做“世界的计算机”——这是微软对Azure的定位和愿景。这台“计算机”，不仅能连接我们的电脑、手机，还能连接智能穿戴设备、智能家居等不计其数的设备，为海量的数据提供计算和分析。

对应这个愿景，微软的路径非常清晰：一方面，微软智能云Azure能够提供覆盖全球、跨多个环境的底座支撑，正在让计算“无处不在”；另一方面，近两年来，微软还不断把自己的AI能力通过认知服务的方式加注与各类应用、平台和边缘，让智能也变得“无处不在”。

举例来说，通过在Azure上构建创造和训练大规模模型所需的功能， 人工智能公司OpenAI对GPT-3模型进行训练，实现了自然语言理解和生成的重大突破。而在日前的Ignite全球大会上，微软又进一步宣布开启Azure OpenAI Service的有限预览，直接在Azure上向用户提供对GPT-3的访问。

这是一项全新的Azure认知服务。据了解，除了微软智能云中内置的安全性、可靠性、合规性、数据隐私和其他企业级功能之外，微软还向使用Azure OpenAI Service的用户提供了全新工具，从而确保模型提供的输出结果，符合客户业务需求。与此同时，基于用户的使用反馈，还能加以优化升级，保证服务质量。

OpenAI与Azure的相互赋能

GPT-3是OpenAI开发的第三代GPT（预训练模型），基于1750亿个参数和庞大的训练数据集，GPT-3具备强大的自然语言处理（NLP）能力，因此去年一经发布就一炮而红。比如，GPT-3不仅可以基于对大量文本的学习自动生成特定问题的答案，甚至还可以帮助用户将自然语言转换为代码，减少开发的繁琐工作。

但是，在此之前，用户基本上都是通过OpenAI提供的公开API访问和使用GPT-3，无论是安全、合规还是数据隐私等方面都很难获得有效支持。所以，Azure OpenAI Service的推出，很好地解决了这个问题，双方的强强联合，使得用户在调用GPT-3模型时，其数据的安全性、合规性和可靠性都能得到有力保障。

举个例子，大型语言模型的训练数据很多都来自于互联网，数据的内容、质量参差不齐，如果不做筛选就直接输出结果，就可能影响数据结论。而基于Azure OpenAI Service，微软能够提供全新的工具对用户的请求和响应内容进行过滤和调节，从而帮助模型的每个应用中有效运行。此外，微软还将提供安全监控和分析，从而识别可能存在的数据滥用和误用情况。

事实上，这并不是微软与OpenAI的初次合作。在今年早些时候，微软已经在Power Apps中加入了GPT-3，通过对简单语言命令的“公式化”处理，即便没有代码和编程经验的人员，也能构建出一款简单应用程序。此外，微软子公司GitHub也与Open AI携手推出了一款基于GPT-3的模型工具“Copilot”，可以帮助开发人员更高效地编写代码，并避免重复性的开发工作。

更多Azure认知服务更新

可以看到，微软已经把自己的认知服务能力打入了企业应用的最底层，赋能于开发人员甚至是没有任何开发经验的业务人员。而除了Azure OpenAI Service，微软还在全球Ignite大会上更新了其它几项Azure认知服务：

比如Azure Cognitive Service for Language，不仅把以前在文本分析、QnA Maker 和语言理解中可用的功能整合到一个统一的服务中，同时还引入了新的 Language Studio，可以通过在单个地方提供不同的语言功能而不是多个服务，来改善开发人员体验。

当然，提升认知和智能水平，数据是“养料”也是基础。所以，在帮助企业实现高效数据治理方面，微软也是不遗余力的。比如，今年正式在由世纪互联运营的Microsoft Azure上正式商用的分析服务Azure Databricks，以及云原生聚合数据分析平台Azure Synapse Analytics，解决的就是数据的问题。

其中，Azure Databricks搞定的是数据规模化问题，可以实现不同来源的数据在统一的平台上迅速搭建、集群开启、数据共享，以及计算和分析；而Azure Synapse Analytics搞定的是数据聚合和分析的问题，能无限制地实现跨数据仓库和分析系统提取所有数据中的业务洞察，并将其通过Power BI及时呈现，或者用于机器学习和AI应用。

在微软看来，如今的算力资源已经相对充裕，而在这个过程中，要发挥云服务商的优势，就必须提供自服务的数据治理能力以及足够智能的AI能力。

在这两个方面，微软Ignite全球大会上也有不少技术升级，比如，Azure Arc更新了机器学习功能，允许客户可以在任何地方使用Azure Arc支持的Azure Machine Learning训练他们的机器学习模型；此外，用于统一数据管理的Azure Purview也有更新，能够帮助企业全面了解其数据，满足日益增长的全面数据管理服务的需求。

总而言之，无论是云、AI、还是数据，微软的最大优势都在于能够提供一站式的服务，所有的点状功能最终都归回Azure，提供统一的支持和服务体验。这便是这台“世界的计算机”的魅力所在。

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