A Microsoft anunciou um conjunto de atualizações significativas para o seu ecossistema de Inteligência Artificial, focadas em tornar a personalização de modelos de linguagem mais acessível e eficiente. As novidades, que abrangem o portal Azure AI Foundry e as APIs do Azure OpenAI Service, introduzem uma nova técnica de otimização e expandem a disponibilidade global dos serviços.
O que é a Optimização por Preferência Direta (DPO)?
O grande destaque é a implementação da Optimização por Preferência Direta (DPO), em inglês Direct Preference Optimization, para os modelos GPT-4.1 e GPT-4.1-mini. Trata-se de uma técnica de fine-tuning (ajuste fino) que permite calibrar os modelos com base em preferências humanas, utilizando para isso pares de respostas, uma preferida e uma não preferida.
Numa publicação no seu blog oficial Tech Community, a Microsoft explica que uma das principais vantagens do DPO sobre a abordagem tradicional de Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (RLHF) é o facto de ser computacionalmente mais leve e rápida, mantendo a mesma eficácia no alinhamento do modelo. Na prática, isto permite que as organizações adaptem os modelos de IA para que correspondam à voz específica da sua marca, a requisitos de segurança ou a determinados estilos de conversação.
Expansão global a pensar na soberania de dados
Para além da nova técnica de otimização, a Microsoft expandiu o Treino Global (Global Training) do Azure AI a 12 novas regiões. A lista inclui localizações estratégicas como a Europa Ocidental, o Leste dos EUA, o Sul do Reino Unido e o Norte da Suíça. Apesar da expansão, este serviço continua a ser considerado uma versão de antevisão pública (public preview).
Esta expansão geográfica é particularmente relevante no contexto da soberania de dados, um tema cada vez mais premente na União Europeia, que defende que os dados dos cidadãos europeus devem ser processados e armazenados na Europa para garantir maior privacidade e conformidade regulamentar.
Novidades a caminho e uma nova API para programadores
A Microsoft adiantou ainda que os utilizadores devem esperar novas funcionalidades em breve, incluindo a capacidade de pausar e retomar processos de treino e a introdução da afinação contínua (continuous fine-tuning). Está também previsto que o modelo GPT-4.1-nano chegue a estas novas regiões.
Para facilitar a vida aos programadores, foi lançada a nova API Responses. Esta API suporta os modelos que foram afinados pelo utilizador, simplificando a sua integração noutras aplicações. Segundo a empresa, a API é ideal para fluxos de trabalho de agentes, pois "suporta conversas com estado e multi-turno e permite a chamada de ferramentas de forma transparente, ligando tudo automaticamente em segundo plano".
Entre as suas capacidades, a API Responses consegue manter o registo das conversas para que o modelo recorde o contexto, permite verificar o raciocínio do modelo até chegar a uma resposta, possibilita acompanhar o progresso da geração de texto e suporta processamento em segundo plano com ferramentas como a pesquisa na web ou a consulta de ficheiros.
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