Azure Machine Learning e OpenAI
O Azure Machine Learning expandiu seus serviços para incluir modelos generativos de IA, como o LLM, graças à colaboração com a OpenAI para disponibilizar modelos no Azure Cloud Platform. Luiz demonstrou como interagir com os modelos da OpenAI e construir e implantar modelos de aprendizado de máquina com o Azure Machine Learning.
Prompt Engineering e Prompt Flow
A apresentação focou no conceito de engenharia de prompts e suas aplicações em aprendizado de máquina, especialmente com os modelos de linguagem grandes (LLMs). Luiz introduziu o conceito de Prompt Flow, uma ferramenta dentro da plataforma Azure ML que apoia o desenvolvimento de soluções baseadas em LLMs. Ele explicou que o Prompt Flow envolve várias fases, incluindo design, desenvolvimento, refinamento e produção, permitindo que os usuários criem, depurem e implante soluções LLM com uma interface simplificada e visual.
Conceitos Chave e Demonstração
A apresentação cobriu conceitos importantes, como conexões, lojas de vetores, tempos de execução, tipos de fluxo, ferramentas e variantes, e destacou a importância da avaliação e validação de modelos generativos de IA. Além disso, Luiz demonstrators como criar um sistema de recomendação utilizando o Azure ML e o Prompt Flow, mostrando as capacidades da plataforma.
Custo e Incentivo
Por fim, Luiz discutiu o custo de usar o Azure OpenAI, que é baseado no número de tokens processados, e forneceu detalhes de preços do Azure Machine Learning. Ele também convidou o público a experimentar o serviço, fazendo referência a um crédito de $100 para novos usuários.
Em resumo, a apresentação de Luiz Brás no evento Reactor São Paulo destacou a importância do desenvolvimento responsável de IA, apresentou as capacidades do Azure Machine Learning e do Azure Open AI Service, e demonstrou como criar soluções personalizadas com o Prompt Flow.