Microsoft ได้ประกาศ การอัปเดตครั้งใหญ่สำหรับการปรับแต่งโมเดล AI ใน Azure AI Foundry โดยเพิ่มการรองรับ Reinforcement Fine-Tuning (RFT) ซึ่งเป็นเทคนิคใหม่ที่ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้ ตรรกะที่ซับซ้อนและกฎเฉพาะขององค์กร ได้ดียิ่งขึ้น ✅ Reinforcement Fine-Tuning (RFT) ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้กฎเฉพาะขององค์กร - ใช้ Chain-of-Thought Reasoning และ Task-Specific Grading เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ✅ RFT ช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจมาตรฐานการดำเนินงานเฉพาะขององค์กร - เหมาะสำหรับ องค์กรที่มีขั้นตอนที่แตกต่างจากมาตรฐานอุตสาหกรรม ✅ RFT มีประสิทธิภาพสูงขึ้น 40% เมื่อเทียบกับโมเดลทั่วไป - ตามการทดสอบของ OpenAI ในช่วง Alpha Program ✅ Microsoft จะนำ RFT มาใช้กับโมเดล OpenAI o4-mini ใน Azure AI Foundry เร็ว ๆ นี้ - แนะนำให้ใช้ใน สภาพแวดล้อมที่มีตรรกะการตัดสินใจที่ซับซ้อน ✅ Microsoft เพิ่มการรองรับ Supervised Fine-Tuning (SFT) สำหรับ GPT-4.1-nano - เหมาะสำหรับ แอปพลิเคชัน AI ที่ต้องการลดต้นทุน ✅ Azure AI Foundry รองรับการปรับแต่งโมเดล Llama 4 Scout 17B - มี context window ขนาด 10 ล้าน tokens https://www.neowin.net/news/microsoft-announces-major-update-to-model-fine-tuning-in-azure-ai-foundry/