简介
生成式 AI 成为人工智能领域新的关键词。吸纳从机器智能到机器学习、深度学习的关键技术生成式 AI更进一步，能够根据提示或现有数据创建新的书面、视觉和听觉内容。在此基础上大模型和大模型应用一时涌现，并迅速确立AI落地新范式。据 data.ai intelligence 数据显示,2023 年生成式 AI应用激增。2024年 AI 将会带动 10%的应用下载量，包含GenAI功能的应用下载量将同比增长40%
面对生成式 AI及其应用落地的迅猛发展，微软期待用 AI重新定义软件开发与工作的未来。从 Azure OpenAl、Copilot stack、开发工具到协作应用等领域，微软将 AI 融入现有的软件和服务生态，从提供 AI工具到构筑 AI 平台和生态，全方位帮助开发者应对技术革命，予力人们运用 AI，让每个人都可以在工作和生活中，受益于这些突破性技术，探索全新机遇与无限可能。微软的 AI战略包括三个部分:将 AI副驾融入每个微软云解决方案、帮助客户通过 AI创新和转型以及负责任的 AI。
本白皮书将全面介绍 Microsoft Azure 生成式人工智能领域的解决方案、工具指南、最佳实践以及支持 AI 的云端算力及架构优势，旨在帮助处于 AI 不同阶段的客户选择适合您战略的落地路径，本白皮书介绍的落地方案涵盖从直接使用微软 Azure Al 和 AzureOpenAI服务，到自建大模型等四层路径。
目录
前言
第一章 Azure Al及 Azure OpenAl服务概括
第二章 生成式人工智能落地实践的四种路径
路径一 直接使用 Azure OpenAl模型:添加您的数据至Azure OpenAl模型
路径二 Prompt engineer 提示工程优化
路径三 基于现有模型进行 Fine-tuning 微调
路径四 训练您的自有模型
第三章 生成式人工智能落地成功案例参考
汽车行业:梅赛德斯-奔驰
零售行业:沃尔玛
游戏行业:完美世界
专业服务行业:KPMG
零售行业:CarMax
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