Azure AI กับโลกของ LLM – พลังเบื้องหลัง Copilot และการผนึกกำลังกับ OpenAI

Azure AI กับโลกของ LLM – พลังเบื้องหลัง Copilot และการผนึกกำลังกับ OpenAI

🔹 จุดเริ่มต้นและความเป็นมา

Microsoft เป็นหนึ่งในบริษัทที่ลงทุนด้าน AI อย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะตั้งแต่ปี 2019 ที่ได้เริ่มความร่วมมือเชิงลึกกับ OpenAI ผู้อยู่เบื้องหลัง GPT, ChatGPT, Codex และ DALL·E

ความร่วมมือครั้งนี้ส่งผลให้ Microsoft:

• เป็นผู้สนับสนุนหลักของ OpenAI

• ได้สิทธิ์ในการฝังเทคโนโลยี LLM เข้ากับแพลตฟอร์มของตน

• กลายเป็นผู้นำด้าน AI สำหรับการใช้งานจริงในระดับองค์กร

Azure กลายเป็น แพลตฟอร์มหลักในการให้บริการโมเดล GPT และโมเดลอื่น ๆ ของ OpenAI ผ่านบริการที่เรียกว่า Azure OpenAI Service

🔹 หลักการทำงานของ LLM บน Azure

Microsoft Azure ให้บริการ LLM ผ่านระบบ “AI as a Service” ที่ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงโมเดลผ่าน API หรือฝังเข้าแอปพลิเคชันองค์กรได้ทันที โดยมีจุดเด่นที่ผสานกับโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยและ compliance ระดับองค์กร

โมเดลทำงานบน:

• เครือข่าย GPU ในศูนย์ข้อมูลของ Microsoft (Azure Global Infrastructure)

• บริการ Azure OpenAI Studio ที่ให้ทดสอบและปรับแต่ง LLM แบบ no-code/low-code

• ความสามารถในการ fine-tune หรือเชื่อมต่อข้อมูลภายในผ่าน RAG (Retrieval Augmented Generation)

🔹 โมเดล LLM ที่ใช้งานบน Azure

Azure รองรับโมเดลจาก OpenAI โดยตรง เช่น:

โมเดลทั้งหมดสามารถเรียกใช้ผ่าน Azure OpenAI API ได้โดยตรง และเลือก deploy ได้ทั้งแบบ public และใน environment ส่วนตัว

🔹 โมเดลที่ Microsoft พัฒนาขึ้นเอง

แม้จะเน้นความร่วมมือกับ OpenAI แต่ Microsoft ก็พัฒนาโมเดลของตนเองด้วย เช่น:

• Phi-2 และ Phi-3: โมเดลภาษาขนาดเล็ก (Small Language Models) ที่ให้ประสิทธิภาพดีในขนาดเล็กกว่า GPT มาก เหมาะสำหรับ edge devices หรืองานที่ต้องการประหยัดพลังงาน

• Orca: โมเดลสอน LLM ให้ reasoning แบบคล้ายมนุษย์ โดยใช้ "teacher model" ขนาดใหญ่ช่วยฝึก

• Autogen & Semantic Kernel: Framework สำหรับสร้าง LLM agent ที่ทำงานเป็นระบบ

🔹 งานวิจัยและการพัฒนาของ Microsoft

Microsoft มีทีมวิจัย AI ที่ใหญ่และร่วมมือกับ OpenAI ในหลายโครงการ โดยเน้น:

• AI สำหรับองค์กร (Enterprise AI) – ผสานกับ Microsoft 365, Dynamics, Power Platform

• Responsible AI & Governance – การตรวจสอบ, ควบคุมความเสี่ยง และความโปร่งใส

• Hybrid AI & Edge AI – ทำให้ LLM ทำงานได้แม้ไม่เชื่อมต่อคลาวด์

• Multilingual AI – พัฒนา AI ที่เข้าใจหลายภาษา โดยเฉพาะตลาดเกิดใหม่

🔹 จุดเด่นของ LLM บน Microsoft Azure

1. ✅ ผนึกกำลังกับ OpenAI อย่างเป็นทางการ

2. ✅ ฝัง LLM เข้า Microsoft 365 Copilot ได้ทันที

3. ✅ เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการความปลอดภัยและ compliance

4. ✅ มีโมเดลทางเลือกขนาดเล็กอย่าง Phi ที่ประสิทธิภาพสูง

5. ✅ มีระบบสนับสนุน agent และ plugin ecosystem ที่พร้อมใช้งาน

🔚 สรุป

Azure โดดเด่นในฐานะแพลตฟอร์มที่ “เชื่อมต่อ AI กับงานจริง” ได้อย่างสมบูรณ์แบบ ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบ Copilot ที่ฝังใน Microsoft 365 หรือการเรียกใช้ LLM ผ่าน Azure OpenAI Service ด้วยการสนับสนุนจาก OpenAI โดยตรง ทำให้ Azure เหมาะกับทั้งนักพัฒนาและองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการใช้งาน AI อย่างปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และควบคุมได้

------------

แหล่งข้อมูล:

• Microsoft Research Blog: Phi-2: The surprising power of small language models

• Microsoft Azure AI: Phi open models overview