マイクロソフトとOpenAIは、ChatGPTの背後にある企業へのマイクロソフトによる初期資金提供から、Azure AIプラットフォームへのGPTサービスの組み込みまで、長きにわたり緊密に連携してきました。レドモンドに本社を置くテクノロジー大手のマイクロソフトは、月曜日にAzure AIプラットフォームのアップデートを詳述したブログ記事の中で、Azure OpenAI ServiceはGPT-4を含む生成AI変革の「最前線」にあり、Azure AIインフラストラクチャは「バックボーン」であると述べています。
OpenAI からの新しいサービスと仮想マシン ハードウェアのアップグレードという 2 つの大きな変更は、Microsoft が生成 AI をより多くの方法で活用するという継続的な取り組みを示しています。
ジャンプ先:
- GPT-4を含む新しいモデルがAzure OpenAIに登場
- 新しい NVIDIA 搭載 VM が Azure 顧客にとって何を意味するのか
- レッドチームは生成AIの行動に適応する必要がある
- Azure AIの競合
GPT-4を含む新しいモデルがAzure OpenAIに登場
OpenAIのGPT-4とGPT-35-Turboが、Azure OpenAI Serviceを通じて、カナダ東部、日本東部、英国南部、そして米国東部の一部（利用可能地域マップの米国東部2）の4つの新しいリージョンで利用可能になりました。GPT-4は、現在OpenAIが提供している最も高度な生成AIモデルです。
Azure OpenAI サービスには、顧客サービス、コンテンツの作成、ドキュメントの分析などのタスクに使用している顧客が約 11,000 人います。
「私たちが目にしているのは、ChatGPT エディター (Azure OpenAI 製) が、ユーザーがより関連性が高く、パーソナライズされ、さらにクリエイティブなコンテンツを作成できるよう支援していることです」と、Aprimo の最高製品責任者である Kevin Souers 氏は述べています。
既存の Azure OpenAI のお客様は、GPT-4 へのアクセスの待機リストに参加できるようになりました。
参照：脅威アクターはChatGPTを悪意のあるWormGPTへと派生させました。これとChatGPTに関連するその他のセキュリティリスクについて学びましょう。(TechRepublic)
新しい NVIDIA 搭載 VM が Azure 顧客にとって何を意味するのか
新しい仮想マシンシリーズ「Azure ND H100 v5」が、既存のエンタープライズのお客様向けに、米国東部および米国中南部のAzureリージョンで一般提供を開始しました。これらのVMは、組織による生成型AIアプリケーションの設計と実行を支援するように設計されています。
新しいハードウェアであるNVIDIA H100 Tensor Core GPUとNVIDIA Quantum-2 InfiniBandネットワークは、AIパフォーマンス向けに最適化されています。低レイテンシネットワークには、GPUあたり400Gb/s、VMあたり3.2Tb/sのクロスノード帯域幅を備えたNVIDIA Quantum-2 ConnectX-7 InfiniBandが含まれており、スーパーコンピュータレベルのパフォーマンスを実現します。
ND H100 v5 VMのPCIe Gen5データ転送規格により、GPUパフォーマンスがGPUあたり64GB/秒の帯域幅に導かれ、CPUとGPU間のパフォーマンスが向上したと、Azure AIインフラストラクチャのゼネラルマネージャーであるNidhi Chappell氏と、MicrosoftのAIプラットフォーム担当コーポレートバイスプレジデントであるEric Boyd氏がブログ投稿で詳しく説明した。
ND H100 v5 VM 上の操作はより高速に実行できるようになり、一部の大規模言語モデルでは実行速度が 2 倍速くなると Microsoft は述べています。
レッドチームは生成AIの行動に適応する必要がある
AIに関しては、安全性とセキュリティが依然として懸念事項です。マイクロソフトは、顧客に「…堅牢な安全システムを組み込み、人間によるフィードバックメカニズムを活用して有害な入力を責任を持って処理します」と保証しています。また、AIアプリケーションのレッドチーム演習、つまり倫理的なハッカーを招いて脅威アクターの役割を演じ、AIアプリケーションが攻撃に対してどのように脆弱であるかを確認することを推奨しています。
AI を活用する準備を整えているレッドチーム向けの Microsoft のガイドラインには、次の内容が含まれています。
- セキュリティと責任ある AI の結果に重点を置き、出力が不快または危険にならないようにします。
- 悪意のあるやり取りだけでなく、無害なやり取りでも望ましくない出力が生じる可能性があるという考えに基づいて作業します。
- 防御と攻撃の両方の技術を徹底的に確認します。
Azure AIの競合
Microsoft の Azure AI の競合には、Amazon Web Services、IBM Watson、Google AI、DataRobot のカスタム AI モデル サービス、マーケティング向けの Salesforce Einstein AI、IT 運用管理向けの ServiceNow AIOps、Oracle Cloud Infrastructure、H2O.ai などがあります。
