하룻밤 사이에 Microsoft의 AI 세계가 구체화되었습니다.
오늘 이른 아침, 연례 2024 Microsoft Build 컨퍼런스에서 Microsoft CEO Satya Nadella는 GPT-4o 클라우드 마이그레이션, 자체 개발한 Cobalt 칩, Team 버전 Copilot, SOTA 소형 모델 등을 다루는 50개 이상의 AI 기능 업데이트를 단숨에 발표했습니다. 상들.
AI 서클의 "개발자 잔치"로서 이번 Microsoft Build 컨퍼런스의 릴리스에는 주로 다음과 같은 핵심 하이라이트가 있습니다.
1. GPT-4o 가 Azure AI에서 일반적으로 사용 가능함을 알리고 Cohere, Databricks, Meta, Mistral 및 오픈 소스 커뮤니티 Hugging Face 와 같은 회사의 여러 대형 모델을 도입하는 동시에 OpenAI를 손에 쥐고 있습니다. 타사 모델과 오픈 소스 모델에 주목하세요.
40개 이상의 모델과 다양한 기본 로컬 API를 포함하는 Windows Copilot 라이브러리가 6월 2일과 6월에 즉시 출시될 예정입니다.
3. 이미지 이해 및 상호 작용을 지원하기 위해 42억 매개변수 다중 모드 SLM(소형 언어 모델) Phi-3-vision 을 출시했으며, 70억 매개변수 Phi-3 소형 모델과 140억 매개변수 Phi-3 중형 모델도 제공합니다. 교차 운영 체제 및 클라우드 에지 작업을 지원합니다.
Phi-3-vision 오픈소스 주소: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-vision-128k-instruct
4. Copilot+PC의 NPU용으로 특별히 설계된 최신 엔드 사이드 소형 모델 Phi-Silica를 출시하고 SLM에서 SOTA를 달성했습니다.
5. Windows DirectML을 통해 PyTorch 및 WebNN 프레임 에 대한 기본 지원을 제공할 것이라고 발표했습니다. 개발자는 GPU 및 NPU에 직접 액세스할 수 있는 웹 기반 머신러닝(ML) 프레임 갖게 됩니다.
6. 기업이 Copilot을 구축하고 사용자 정의하는 데 도움이 되도록 업무 데이터, 워크플로 및 타사 SaaS 애플리케이션의 연결을 지원하는 Copilot 커넥터를 도입합니다.
7. 회의 주최자, 회의록 녹음, 차트 작성, 프로젝트 관리 등 다양한 역할을 수행할 수 있는 Team Copilot을 출시하고 Agent(지능형) 기능을 확장합니다.
8. Azure AI Studio 플랫폼은 사용자 지정 모델 기능을 시작하고, 데이터 분석 플랫폼 Microsoft Fabric에는 새로운 실시간 인텔리전스 기능이 추가되었습니다.
9. 자체 개발한 칩 맞춤형 CPU Azure Cobalt 의 미리보기 버전을 고객에게 공개합니다. 성능은 최대 40% 향상됩니다.
10. NVIDIA Blackwell GPU를 제공하는 최초의 플랫폼이 될 것이며 RTX GPU가 장착된 Copilot+PC를 출시할 것이라고 발표했으며, AMD와의 확장된 협력을 통해 Azure는 가속기 ND MI300X V5의 일반 버전을 제공하는 최초의 클라우드 플랫폼이 될 것입니다.
Nadella는 지난 해 가장 눈에 띄는 (트렌드)는 개발자가 대형 모델의 힘을 사용하여 세상을 바꾸는 방법이라고 언급했습니다.
현재 Microsoft는 세 가지 플랫폼을 구축했습니다. 첫 번째는 사용자의 일상 보조자가 되어 사용자가 조치를 취하도록 돕는 Microsoft Copilot 이고 , 두 번째는 개발자가 AI 애플리케이션 및 솔루션을 더 빠르게 구축하는 데 도움이 되는 Copilot +PC 입니다. 최초의 AI PC. (Microsoft가 Apple을 공격하고 있습니다! AI PC 전체 제품군에 GPT-4o가 장착되어 있으며 AI 실시간 채팅이 게임 방법을 가르쳐 주며 Qualcomm이 승리합니다)
2시간 넘게 진행된 컨퍼런스의 마지막 순간에 OpenAI CEO인 Sam Altman 이 등장했다는 점은 주목할 만합니다. 그는 새로운 모델과 전반적인 지능이 OpenAI의 다음 모델의 핵심이 될 것이며 속도와 비용도 중요하다고 밝혔습니다. 중요한.
01. 자체 개발한 코발트 칩을 공개하고 RTX GPU 버전인 Copilot+PC를 출시합니다.
Nadella는 Microsoft가 오늘 50개 이상의 업데이트를 출시할 것이며 이는 Copilot 스택의 구조적 순서로 해석될 것이라고 말했습니다.
AI 인프라 측면에서 나델라는 지속 가능한 개발을 구현하기 위해 2025년까지 마이크로소프트가 사용하는 에너지의 100%가 무탄소 에너지에서 나올 것이라고 말했다.
지난해 11월 마이크로소프트는 최초의 클라우드 기반 AI 슈퍼컴퓨터를 출시했다. 이제 Azure의 슈퍼컴퓨팅 성능은 30배로 향상되었습니다.
NVIDIA와 협력하여 두 당사자는 클라우드 및 AI 플랫폼에서 앱 애플리케이션에 이르기까지 전체 스택 프로세스를 다룹니다.
Microsoft는 NVIDIA Blackwell GPU를 제공하는 최초의 플랫폼 중 하나가 될 것이며 앞으로 몇 달 안에 RTX GPU가 장착된 Copilot+ PC를 출시하여 게이머, 제작자 및 개발자에게 로컬 AI 워크로드를 처리할 수 있는 더 높은 성능을 제공하는 동시에 Microsoft의 새로운 Copilot+ 기능도 제공할 것입니다.
Microsoft는 AMD와의 협력 확대를 발표했으며 Azure는 최고의 GPT-4 가격 대비 성능 비율을 제공하는 가속기 ND MI300X V5 의 일반 버전을 제공하는 최초의 클라우드 플랫폼이 될 것입니다.
Microsoft Azure Maia 도 지속적으로 업데이트되었으며 첫 번째 클러스터는 온라인 상태였으며 Copilot 및 Azure OpenAI와 같은 서비스에 대한 해시레이트 지원을 제공하고 있습니다.
Microsoft의 Arm 기반 CPU Azure Cobalt 가 공개 미리 보기 단계에 진입했으며 성능이 최대 40% 향상되었습니다. Nadella는 Cobalt가 Microsoft 365의 비디오 처리 및 권한 관리에 사용되고 Microsoft Teams와 같은 서비스에서 수십억 건의 대화를 지원했으며 현재 Siemens 및 Snowflake와 같은 회사에 서비스를 제공하고 있다고 말했습니다.
02.GPT-4o, Azure 멀티모달 소형모델 Phi-3-vision과 연결 및 공개
현재 50,000개 이상의 조직에서 Azure AI를 사용하고 있습니다. Nadella는 모든 것이 OpenAI와의 전략적 협력에서 시작되었다고 말했습니다.
Microsoft는 오늘부터 Azure AI에서 GPT-4o를 일반적으로 사용할 수 있다고 발표했습니다. 이는 이제 모든 애플리케이션이나 웹사이트를 다중 모드, 전이중 대화 인터페이스로 전환할 수 있음을 의미합니다.
예를 들어, 사용자는 웹페이지에서 에이전트의 활성 조회 서비스를 얻을 수 있으며, 사용자가 캠핑을 준비하고 있다는 사실을 알게 되면 에이전트는 그에게 제안을 제공하고 장바구니에 추가해야 할 항목을 선택하는 데 도움을 줍니다.
지난주 OpenAI는 최신 다중 모드 모델 GPT-4o를 출시했습니다. 어제 Microsoft는 Copilot이 게임 지원이든, Copilot의 도움을 받기 위해 화면이나 세션을 공유하도록 비디오에서 GPT-4o를 사용할 수 있는지 보여주었습니다. 문서를 편집할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자가 게임에서 검을 만들려고 하면 Copilot은 사용자의 화면을 인식하고 사용자에게 말을 걸어 "재료가 필요해"라고 상기시키거나 "키를 누르세요"라고 상기시키는 등 게임 작업을 완료하도록 도와줄 수 있습니다. 장비 라이브러리를 열려면 키보드를 사용하세요.", "나무, 돌 및 기타 자원을 수집하려면" 등.
다음으로 Microsoft는 Azure AI에서 사용할 수 있는 Cohere, Databricks, Meta, Mistral, Snowflake 및 기타 회사의 모델을 포함하여 다른 많은 모델 도 가져왔습니다. Microsoft는 Core42, NTT DATA 및 기타 플랫폼의 새로운 모델을 출시할 것이라고 발표했습니다.
OpenAI와 Open AI가 모두 필요합니다 . Microsoft는 오픈 소스 커뮤니티 Hugging Face와의 협력을 강화 하고 Azure AI Studio에 더 많은 모델을 도입할 것이라고 발표했습니다.
마이크로소프트는 대규모 언어 모델을 개발할 뿐만 아니라 소규모 언어 모델 혁명을 주도하기를 희망하고 있습니다.
Microsoft는 이제 Phi-3 시리즈 소형 모델 버전을 확장하고 언어 및 시각적 기능을 갖춘 42억 매개변수 다중 모드 모델인 Phi-3-vision의 출시를 발표했습니다 . 이미지에 대해 추론하고 통찰력을 생성하며 이미지 관련 질문에 답할 수 있습니다.
마이크로소프트는 또한 70억 매개변수 Phi-3 소형 모델 과 140억 매개변수 Phi-3 중형 모델을 제공할 예정이다. Phi-3을 사용하면 사용자는 웹, Android, iOS, Windows 및 Edge 전반에 걸쳐 애플리케이션을 구축할 수 있으며 로컬 하드웨어와 클라우드 간에 빠르게 전환할 수 있습니다.
벤치마크 테스트 결과 가장 강력한 오픈소스 모델이 주인을 바꿀 가능성이 높습니다. 14B 매개변수를 사용하는 Phi-3-Medium의 성능은 하이브리드 전문가 모델인 Mixtral 8x22B 및 70B 매개변수를 사용하는 Llama 3에 가깝습니다.
초소형 컵 다중 모드 모델인 Phi-3 Vision도 4.2B 매개변수만으로 성능이 매우 뛰어나 Gemini 1.0 Pro V 및 Claude-3 Haiku와 비슷합니다.
오늘 Microsoft는 NPU 및 Copilot+PC용으로 특별히 설계된 Phi-3 시리즈를 기반으로 구축되어 매우 빠른 장치 추론과 최초의 토큰 응답 기능을 제공하는 SOTA SLM인 Phi-Silica 의 출시도 발표했습니다. Windows는 NPU에 대한 가장 진보된 사용자 정의 기능을 갖춘 최초의 SLM 플랫폼입니다.
03. PyTorch 등 프레임 기본적으로 지원하는 Windows Copilot 라이브러리 출시
Windows를 AI 애플리케이션 구축을 위한 최고의 플랫폼으로 만들기 위해 Microsoft는 6월에 Windows Copilot 라이브러리를 출시할 예정입니다. 여기에는 즉시 사용 가능한 다양한 기본 API와 40개 이상의 모델 모델이 포함되어 있으며 로우 코드 도구부터 복잡한 파이프라인까지 모든 것을 포괄합니다. 완전 다중 모드 모델의 여러 부분에 적용됩니다.
Windows와 긴밀하게 통합된 장치 모델을 사용하여 화면의 컨텍스트를 캡처하고 데이터를 벡터 임베딩 및 인덱싱으로 변환하여 사용자가 애플리케이션의 과거 위치로 직접 돌아가서 작업을 수행할 수 있도록 하는 Recall 경험을 예로 들어 보겠습니다. . Edge와 Microsoft 365 앱 모두 이미 이 기능을 지원하고 있으며 곧 Recall이 Microsoft 365 다이어그램에서 컨텍스트를 클레임 예정입니다.
Windows Copilot 라이브러리는 사용자가 로컬 데이터를 처리하고 자신의 응용 프로그램에서 이 기능을 사용할 수 있는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기능도 제공합니다.
마이크로소프트는 이제부터 Windows DirectML을 통해 PyTorch 및 WebNN 프레임 에 대한 기본 지원을 제공할 것이라고 발표했습니다. 이는 웹 개발자가 마침내 GPU 및 NPU에 직접 액세스할 수 있는 웹 기반 머신러닝(ML) 프레임 갖게 되었음을 의미합니다.
04. 언제든지 과거로 돌아가 PC 페이지를 검토할 수 있는 Copilot RuntimeAI 출시
또한, 마이크로소프트는 마이크로소프트 팀즈를 개발자들이 프로그래밍에 있어 AI와 협업할 수 있는 최고의 장소로 만들 겠다고 발표했으며, 이번 주에 전체 정책 발표가 발표될 예정입니다.
개발자는 Microsoft Teams에서 소스 코드를 사용하고 얻을 수 있으며 Microsoft는 Teams 팀 구성원이 몇 초 만에 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 "Meet Now" 기능 출시를 발표했습니다. 또한 사용자는 Teams에서 사용자 지정 이모티콘을 사용할 수 있습니다.
어제 Microsoft는 Copilot이 PC에 연결될 것이라고 발표했지만 강력한 AI 플랫폼을 구축하려면 단순한 칩이나 모델 이상이 필요하고 전체 시스템을 위에서 아래로 재구성해야 합니다.
새로운 Windows Copilot 런타임은 Windows 시스템에 대한 Copilot 스택의 확장입니다. Windows Copilot 런타임은 Windows 11의 새로운 구성 요소입니다. 여기에는 Windows Copilot 라이브러리 , AI 프레임 및 도구 체인이 포함되어 있으며 강력한 클라이언트 칩을 기반으로 구축되었습니다.
Windows Copilot Runtime 운영 체제 측면에서 사용자는 Copilot Runtime을 사용하여 컴퓨터의 받은 편지함에 표시된 모든 내용을 추적할 수 있습니다. 사진 및 그리기 응용 프로그램을 사용하면 실시간 이미지 생성 및 일부 필터 효과를 사용하여 아이디어를 현실로 바꿀 수 있습니다.
05.GitHub Copilot은 개발자 맞춤형 Copilot 확장 가능
Copilot은 생성 AI 시대의 첫 번째 이슈 제품입니다. 현재 GitHub Copilot에는 180만 명 이상의 개발자가 있습니다. Microsoft는 개발자가 모국어로 프로그래밍 언어와 지식에 액세스할 수 있도록 승인하고 있습니다.
GitHub Copilot WorkSpace는 코드 베이스에 대한 깊은 이해를 바탕으로 사양을 생성한 후 계획을 생성할 수 있으며, 사용자는 계획을 실행하여 코드를 생성할 수 있습니다. 이 과정에서 개발자는 기본적으로 계획에서 코드까지 편집할 수 있습니다. 소프트웨어를 구축하는 새로운 방법. Microsoft는 앞으로 몇 달 내에 이 도구를 널리 제공할 예정입니다.
동시에 Microsoft는 Copilot을 통해 개발자 도구 및 서비스의 광범위한 에코시스템에 연결하고 있습니다.
GitHub는 Microsoft 및 타사 파트너가 개발한 GitHub Copilot 확장 의 첫 번째 비공개 미리 보기 세트를 출시합니다. 이러한 새로운 기능을 통해 개발자와 조직은 GitHub Copilot Chat 내에서 Azure, Docker, Sentry 등을 직접 사용하여 GitHub Copilot 환경을 사용자 지정할 수 있습니다.
GitHub의 엔지니어링 부사장인 Neha Batra는 GitHub Copilot의 기능을 시연했습니다. 예를 들어 개발자는 Java로 소수 테스트를 작성하도록 요청할 수 있지만 음성 상호 작용에는 스페인어를 사용할 수 있습니다.
개발자는 @Azure에 사용 가능한 리소스가 어디에 있는지 물어볼 수 있습니다.
웹 페이지에서 개발자는 Copilot에게 README 문서 업데이트를 도와달라고 요청할 수도 있습니다.
06. 내부 및 외부 애플리케이션을 연결하고 지능형 에이전트 개발을 맞춤화하기 위한 Copilot 커넥터 도입
이제 개발자는 데이터 계층 및 경험 계층에서 Copilot 확장을 구축하여 Copilot을 더욱 맞춤화할 수 있습니다.
Nadella는 Copilot이 사회 각계각층에 침투하고 있다고 말했습니다. 예를 들어, 시장 직원의 68%는 Copilot이 창의적인 프로세스를 시작하는 데 도움이 되었다고 말했고, 지식 근로자의 70%는 Copilot이 효율성 향상에 도움이 되었다고 말했으며, 고객 서비스 시나리오에서는 Copilot이 도움이 되었다고 말했습니다. 문제 해결 속도 12% 향상…
Microsoft는 기업이 업무 데이터, 애플리케이션 및 워크플로를 사용하여 Copilot을 구축하고 사용자 정의하는 데 도움을 줄 수 있는 Copilot 커넥터(Copilot 커넥터)를 출시할 것이라고 발표했습니다. 기업에서는 이 도구를 사용하여 Adobe, Snowflake, ServiceNow 등의 서비스를 포함한 타사 SaaS 애플리케이션에 연결할 수도 있습니다.
Microsoft는 Copilot을 개인 비서에서 팀 비서로 확장하여 Team Copilot 출시를 발표했습니다.
회의 주최자 역할, 회의 메모 작성, 차트 작성, 프로젝트 관리 등 팀 협업에서 모든 역할을 수행할 수 있습니다. 이 기능은 올해 말에 제공될 예정입니다.
뿐만 아니라 Copilot은 에이전트 기능도 확장합니다. 사용자는 자연어 지침을 사용하거나 기존 템플릿을 선택하여 Copilot을 다양한 분야의 전문가로 만들 수 있습니다. Nadella는 "내 생각에 이것은 내년에 실질적인 변화를 가져올 중요한 단계라고 생각합니다"라고 말했습니다.
Microsoft는 모든 Copilot 경험과 Microsoft Team 간에 전환할 수 있습니다. 개발자는 SharePoint에서 클릭하기만 하면 개발자의 데이터, 애플리케이션, 작업 등을 동기화할 수 있습니다.
동시에 Copilot 확장은 모든 장치에서 어디서나 실행할 수 있습니다. Copilot은 사용자 프롬프트를 추론하고 이를 올바른 확장명에 매핑하거나 확장명을 사용하여 더 깊은 대화를 나누는 방식으로 작동합니다. 확장 기능은 빠른 작동 제안을 제공하고 관련 기능을 사용자에게 보여줌으로써 Copilot이 실시간으로 지식을 얻을 수 있게 해줍니다.
이러한 Copilot 확장은 팀 회의 및 일대일 채팅과 같은 다양한 시나리오에서도 사용할 수 있습니다.
또한 Microsoft는 Meta Quest 헤드셋에 Windows Volumetric Apps를, 3D 가상 공간에 Copilot을 도입할 것이라고 발표했습니다.
07. 엔드 투 엔드 도구 플랫폼 업데이트, Microsoft Fabric 실시간 인텔리전스 기능이 온라인 상태입니다.
Azure AI Studio는 개발자가 AI 모델을 구축, 훈련 및 미세 조정하는 데 도움이 되는 엔드투엔드 도구 솔루션을 제공합니다 . 또한 AI 모델 및 애플리케이션의 성능과 품질을 평가하고 주입 여부를 감지하고 구성하는 도구도 제공합니다. 프롬프트 단어로 공격하는 도구가 포함되어 있습니다.
이 모델에는 다양한 특정 사용자 지정 사용 사례가 있으며, Microsoft Azure AI 사용자 지정 모델 기능이 곧 출시되어 개발자가 자신만의 해당 필드와 데이터 모델을 구축할 수 있습니다.
이 플랫폼은 누구나 사용자 정의 모델을 구축할 수 있는 기능, 도메인별 출력, 멀티태스킹, 벤치마크 정의 멀티모달 동급 최고, 언어별 기능 등 5가지 주요 이점을 가지고 있습니다.
데이터 측면에서 마이크로소프트는 종단 간 데이터 분석 플랫폼인 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)에 새로운 실시간 인텔리전스 기능을 추가했으며 , 현재 개발자를 위한 미리 보기로 제공됩니다.
데이터 수준에서는 미세 조정된 모델을 학습시키기 위해 마이크로소프트는 운영, 저장, 분석까지 전체 데이터 상태를 위한 플랫폼을 구축하고 있다. 그 핵심은 현재 11,000명 이상의 고객을 보유하고 있는 Microsoft Fabric입니다.
Microsoft Fabric은 컴퓨팅, 스토리지, 사용자 경험 및 거버넌스를 통합하고 개발자가 플랫폼을 기반으로 Azure 외부 어디에서나 데이터를 처리할 수 있도록 합니다.
코드가 없는 분석가와 전문 개발자는 실시간 인텔리전스 기능을 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼에서 개발자는 데이터 흐름에 대해 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 얻고 이를 사용하여 이 이벤트 데이터를 검색, 관리 및 소비하고 대량 관리 경험을 제공할 수 있습니다. 개발자는 Microsoft의 기본 커넥터를 사용할 수 있습니다. 클라우드 간 데이터 도입, 간단한 드래그 앤 드롭 작업으로 관련 데이터를 Fabric 디렉터리에 도입할 수 있습니다.
개발자는 실시간으로 데이터를 분석, 탐색 및 실행할 수 있습니다. 또한 Microsoft는 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)와 개발자가 Fabric 내에서 애플리케이션을 확장하여 통합 사용자 환경을 만들 수 있도록 하는 새로운 Microsoft Fabric Workload Development Kit를 출시했습니다.
Microsoft는 공간 분석 기능을 통합한 Fabric Workload Development Kit를 통해 새로운 애플리케이션 플랫폼을 구축하고 있습니다. 개발자는 ESRI 도구 및 라이브러리를 사용하여 자체 데이터를 분석할 수 있습니다.
08. AI 모델의 한계수익률 체감 지점은 아직 멀었고, 더 큰 규모의 슈퍼컴퓨터를 구축해야 합니다.
마이크로소프트 CTO 케빈 스캇(Kevin Scott)은 지난 1년 동안 마이크로소프트가 Copilot 스택을 기반으로 많은 작업을 대량 비용을 낮추고 더욱 강력하게 만들기 위해 시스템을 최적화했을 뿐만 아니라 핵심 AI 플랫폼 전체 기능, 시스템을 구축했다고 말했습니다. , 서비스 및 클라우드.
왜 이것이 가능합니까? 그는 이는 Microsoft가 가장 생성적인 AI 애플리케이션을 배포하고 자체 Copilot 스택을 보유하고 이를 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 구축하기 때문이라고 말했습니다.
GPT-4o의 놀라운 성과 중 하나는 사용자의 오디오 및 비디오 상호 작용 요구에 실시간으로 응답하고 자연스럽고 원활한 성능을 달성한 것입니다. 그 뒤에서 Microsoft와 OpenAI는 차세대 대형 모델을 만들기 위해 더 큰 슈퍼컴퓨터를 구축하여 효율성 지점을 추구하고 있습니다.
지난해 GPT-4부터 올해 GPT-4o까지 대화 가격은 12배 저렴했고, 모델 최초 토큰 응답 속도도 6배 빨라졌다.
그 뒤에서 Microsoft는 네트워크 칩 구축부터 데이터 센터 반복까지 전체 최적화 작업을 수행하고 있으며 이러한 하드웨어를 기반으로 대량 소프트웨어 개발 작업을 수행하여 진정한 하드웨어 성능을 발휘하고 있습니다.
Microsoft에 따르면 놀라운 점 중 하나는 여기서 수익이 감소할 조짐이 없다는 것입니다. 오늘날 Microsoft가 전하는 메시지 중 하나 는 시간이 지남에 따라 매우 빠른 속도로 모든 것이 더욱 강력해지고 저렴해질 것이라는 것 입니다.
소형 모델을 살펴보겠습니다. 작은 모델은 실행하는 데 더 적은 계산 비용이 필요하지만 장치에서 실행하는 데 더 적합하므로 품질이 저하되는 경우가 많습니다. 하지만 마이크로소프트는 지난 1년 동안 효율적인 프론티어(Efficient Frontier)를 발견했습니다. 즉, 장면에 구현된 작은 모델의 품질이 상당히 높아졌습니다.
Wharton의 Ethan Mollick 교수는 다음과 같이 말했습니다. Microsoft는 모델을 교육하고 있기 때문에 그는 거의 모든 사람보다 더 많은 계산의 영향을 더 잘 이해하고 있으며 이는 주목할 만합니다.
09. 피날레에 알트만이 등장했고 네티즌들은 스칼렛에게 음성 사건에 대한 질문을 클릭했다.
컨퍼런스 말미에는 오픈AI CEO 샘 알트먼(Sam Altman)이 특별 게스트로 등장했다. 그는 차세대 대형 모델을 명시적으로 예측하지는 않았지만 "모델은 점점 더 지능화될 것이며 일반적으로 말하면 완전히 지능화될 것"이라고 언급했습니다.
Altman은 새로운 모델과 전반적인 지능이 OpenAI의 다음 모델의 핵심이 될 것이며 속도와 비용도 중요하다고 밝혔습니다.
그는 또한 OpenAI의 R&D 팀이 GPT-4의 보안을 보장하기 위해 대량 작업을 수행했지만 진정한 정렬을 달성하려면 연구 및 모델 생성부터 보안 시스템, 정책 수립에서 보안 시스템까지 다양한 설정을 설정해야 한다고 언급했습니다. 모니터링 방법. 이는 팀에게 엄청난 작업량이지만 배포하여 사용자가 사용할 수 있도록 해야 합니다. Altman은 팀이 함께 성취한 작업을 매우 자랑스럽게 생각합니다.
하지만 네티즌들은 알트만의 외모에 대해 '매우 비판적'인 듯했다. 외신 기자들이 그의 X 트윗 댓글란을 언급하자 거의 대부분 OpenAI가 미망인의 목소리를 무단으로 사용한 것으로 의심되는 것에 대해 조롱하거나 '이상한' 댓글을 달았습니다. (OpenAI가 또 큰 난관에 빠졌습니다! 미망인의 목소리를 표절했다는 비난을 받았습니다. 동의하지 않으면 복사하겠습니다.)
일부 네티즌들은 "누가 그에게 스칼렛 요한슨에 대해 묻겠는가?"라고 말했다.
다른 사람들은 사별한 자매의 GIF를 추가하며 "자, 그 질문을 해보세요"라고 말했습니다.
일부 네티즌들은 “무단으로 목소리를 사용한 연예인 명단이다”라고 비꼬기도 했다.
10. 결론: Copilot은 Microsoft AI 구현을 가속화하고 전체 우주가 나타납니다.
올해 Microsoft Build 컨퍼런스의 주제인 "AI가 미래를 어떻게 형성할 것인가?"와 마찬가지로 이번에도 Microsoft는 인프라, 모델, 소프트웨어 도구 체인 및 애플리케이션 분야에서 50개 이상의 업데이트를 통해 이를 가능하게 만들었습니다. AI가 사회 각계각층에 가져온 변화는 사람들의 삶 속으로의 침투를 가속화하고 있습니다.
나델라는 70년 전 그에게 두 가지 꿈이 있었다고 말했습니다. 컴퓨터가 정말로 우리를 이해할 수 있을까요? 컴퓨터가 더 많은 데이터를 사용하여 효과적으로 추론하고 계획하고 행동하는 데 도움이 될 수 있습니까? 그는 이제 모리스의 법칙이 정보 혁명을 촉진하는 것처럼 확장 법칙이 두 측면 모두에서 진정한 혁신을 이루었다고 믿습니다. 이 지능 혁명을 촉진하기 위해 모델 아키텍처와 함께 작동할 것입니다.
Microsoft가 1년 전에 Windows Copilot을 출시하고 Windows 운영 체제에 GPT-4를 내장했다면 이는 Microsoft AI 세계의 시작을 의미했습니다. 그리고 오늘날 Microsoft는 Copilot의 업그레이드와 통합 실행을 통해 이 AI 세계를 가능하게 만들었습니다. 주요 제품의 우주는 초기 형태를 갖추었고 속도 향상, 가격 인하, 생태적 협력 등 일련의 수단을 통해 업계를 새로운 개편 단계로 밀어 넣었습니다.
이 기사는 WeChat 공개 계정 "Zhidixi"(ID: zhidxcom) 에서 가져온 것입니다. 저자: Zhidixi Editorial Department, 36 Krypton은 게시 권한을 받았습니다.
