近期，微软发表扩充与 OpenAI 的单干关系。微软 Azure 作为 OpenAI 的独家云服务提供商，自 2019 年开始便以其杰出的、面向 AI 时代的当先架构，为 OpenAI 的疾速倒退提供助力。
微软将持续加大投入，反对 OpenAI 在人工智能畛域的开创性钻研，持续强化 Azure 作为 AI 基础设施的领先地位，帮忙客户在寰球打造并部署其 AI 利用。
微软曾经正式公布上线 Azure OpenAI 服务，并将在多条产品线接入 OpenAI 模型。利用 Azure OpenAI 服务，Azure 寰球版企业客户能够间接调用 OpenAI 模型，包含 GPT-3、Codex 和 DALL.E 模型，并享有 Azure 可信的企业级服务和为人工智能优化的基础设施。面向企业用户的 ChatGPT 也行将在寰球版 Azure 上线。
01「属于 AI 时代的云架构」Azure 成为 OpenAI 独家云服务提供商
在 ChatGPT 上线之际，OpenAI CEO Sam Altman 发推特向 Azure 致谢——“Azure 打造了迄今最佳的 AI 基础设施”。技术界也因而开始好奇，这项从 2019 年开始的深度单干关系，到底在资金投入与 Azure 算力反对之外，还有哪些不为外人通晓的共振？
关键词 1超级计算
作为 OpenAI 独家云服务提供商，目前其蕴含 ChatGPT 在内的产品、API 接口服务及研发工作负载均由 Azure 提供。
对 OpenAI 而言，Azure 独特的架构设计至关重要。无论是研发阶段的模型训练集还是应用阶段的推理，正是 Azure 面向 AI 的架构赋予了 OpenAI 一流的性能和规模。
从 2016 年开始，微软就定下了将 Azure 打造成“面向世界的 AI 超级计算机”的愿景。而与 OpenAI 的继续、深刻单干，则将云超级计算技术的前沿进一步向大规模、多 AI 超级计算零碎的方向推动。
关键词 2边做边学
只有“应用”，才会让 AI 更弱小、更平安、更好用。
OpenAI 与微软的深度单干，以 Azure 作为其商用化的独家云服务提供商并受权 GPT-3 等系列模型，也有基于 Azure 迅速扩充用例规模的考量。目前 Azure 曾经全线接入 OpenAI 能力。通过 Azure OpenAI 服务，企业和开发者能够基于 GPT-3、DALL·E 以及 Codex 打造本人的用例和产品。
微软于 2021 年 11 月推出了 Azure OpenAI 服务预览，使客户可能开掘大规模生成 AI (large-scale generative AI) 模型的能力，同时满足企业客户对 Azure 云计算基础架构的冀望——安全性、可靠性、合规性、数据隐衷和内置的“负责任的 AI” (Responsible AI) 能力。
关键词 3平安可信
无论是微软的负责任的 AI 准则，还是 OpenAI 的 AI Alignment 准则，指向的都是如何构建值得信赖和平安的 AI 零碎和产品。咱们也坦然承受，这是一个全新的产业畛域。因而，更加须要业界各方的独特摸索。Azure 与 OpenAI 在这一议题上，则是携手共进、引领摸索的伙伴关系。
02 从「生成」到「对话」ChatGPT 与微软的深度单干
ChatGPT 是 OpenAI 人工智能钻研实验室推出的对话型消费者产品。在上线 2 个月工夫里，ChatGPT 在寰球疾速积攒了 1 亿月沉闷用户，成为月活破亿速度最快的利用。
ChatGPT 疾速走红同时，亦有不少技术爱好者从应用心得、架构剖析、用例前景对 ChatGPT 开展深刻探讨。就此，咱们想从 OpenAI 深度合作伙伴的视角提供更多细节，帮忙大家更全面地理解 ChatGPT。
关键词 1 生成
恰如 GPT（Generative Pre-trained Transformer）之名，ChatGPT 外围是“生成”。在解决机器如何了解世界的议题上，OpenAI 所抉择的“生成法”来自物理学家费曼的启迪——费曼认为若不能发明，便不算了解。（“What I cannot create, I do not understand.”）
所谓“生成法”，要言之，即是收集某一畛域足够海量的数据，进而训练模型生成类似数据。咱们认为，这一门路在主动了解数据集的特色方面，具备显著后劲。OpenAI 自 2016 年开始沿着这一门路摸索机器思考的可能性。ChatGPT 即是在此基础上 3.5 版本模型的微调。
关键词 2对话
在生成模型的根底上，OpenAI 于 2019 年实现了“一小步”——预测下一个单词。这即是 GPT-2。这一小步，OpenAI 及同年退出单干的微软，应用了一个蕴含 800 万网页的数据集及高达 15 亿的参数量。而人类在面临雷同情境时，所须要的例子要少得多。由此而来的零样本学习（Zero-Shot）、小样本学习（Few-Shot）话题，OpenAI 则于 2020 年在 GPT-3 模型的相干钻研中实现摸索。由此，GPT 显得更“聪慧”了。
另一个关键性逾越来自 InstructGPT 。为了让 GPT 更好地了解指令并给出更高质量反馈，OpenAI 与微软投入了大量资源，实现人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）训练。要言之，RLHF 引入了人类 AI 训练师，以人类的爱好作为反馈信号。显然，这是一项投入极大且规模浩繁的工作。实现这项“修炼”的 GPT-3.5，才有了初步的“对话能力”。
关键词 3负责任
确保中正、主观，是 OpenAI 自成立之日起就开始的谋求。在 GPT-2 阶段，出于语料公正性思考，OpenAI 甚至没有对外开放接口。
而在微软 2019 年退出单干以来，微软的“负责任的人工智能”准则，就在更深层次上影响着 GPT 倒退。从训练数据开始，微软对数据集的公正性、安全性以及包容性就有严苛要求。在这样的技术伦理束缚下，ChatGPT 才最终与各位相遇。
03继续、疾速的业务落地 Azure 助力企业挺进人工智能时代
近期，微软推出了由 ChatGPT 提供技术支持的新版必应搜寻、Microsoft Edge 浏览器及高级 Teams 产品。在不久的未来，寰球版企业用户将能通过 Azure OpenAI 服务快速访问 ChatGPT，以全新的形式创立利用，赋能翻新。
随着 Azure OpenAI 服务的正式公布，更多用户能够基于微软 Azure（寰球版）的企业级服务，拜访包含 GPT-3、Codex 和 DALL·E 2 在内的更多人工智能基础设施：
事实上，微软 Azure 自身曾经领有弱小的认知服务。从图像、语音到搜寻，在 GPT 自然语言指令的加持下，这些先进技术的应用，正在变得更便捷、更易于翻新。
「AI 号角」⦿ 专 栏
从本期开始，Azure 云科技将吹响「AI 号角」，推出 5 篇前沿技术文章，独家揭秘 OpenAI 底层技术原理，系列拆解 GPT-3、ChatGPT、DALL-E、Codex 的诞生历程与将来利用。
在 Azure OpenAI 服务，从文本、图像到代码，无限键入生成有限翻新。
Vol.001·聊天机器人：ChatGPT
- 拆解 ChatGPT 的原理及性能
- ChatGPT 可能利用于哪些行业及场景
- Demo 演示：与 ChatGPT 一起聊天
Vol.002·文本生成助手：GPT-3
- 拆解 GPT-3 之底层原理、4 种模型
- 如何自定义应用与训练 GPT-3
- Demo 演示：GPT-3 的场景实现成果
Vol.003·部署企业本人的 ChatGPT
- 应用 Python 语言实现 ChatGPT API 调用
- 本地测试 ChatGPT 利用
- 部署利用至 Azure APP Service，实现用户交互
Vol.004·AI 绘画助手：DALL-E
- 详解 DALL-E 的酷炫性能
- DALL-E 的平安过滤机制如何工作
- Demo 演示：艺术创作时刻
Vol.005·代码转换助手：Codex
- 详解 Codex 的诞生原理
- Codex 如何助力程序员高效编程
- Demo 演示：Codex 的行业解决方案
本文观点反对
周倩昀 Jane Zhou
微软数据与人工智能解决方案专家
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