Microsoft Azure AI Foundry için Gelişmiş İnce Ayar Güncellemelerini Duyurdu

Microsoft, Azure AI Foundry platformu üzerinde model ince ayarı (fine-tuning) sürecine yönelik önemli yenilikleri açıkladı. Yeni güncellemeler arasında Pekiştirmeli İnce Ayar (Reinforcement Fine-Tuning – RFT) ve Denetimli İnce Ayar (Supervised Fine-Tuning – SFT) desteği yer alıyor. Şirket, bu gelişmelerin modellerin belirli alanlara daha doğru ve verimli şekilde uyarlanmasını sağlayacağını ifade etti.

Pekiştirmeli İnce Ayar İle Daha Doğru Sonuçlar Hedefleniyor

Microsoft, RFT yönteminin yakında OpenAI’ın o4-mini modeline entegre edileceğini duyurdu. Bu yöntem, zincirleme düşünme (chain-of-thought) ve görev odaklı değerlendirme yaklaşımlarını kullanarak modelin çıktılarındaki doğruluğu artırıyor. OpenAI tarafından geçen aralık ayında duyurulan RFT’nin ilk test sonuçlarına göre bu yöntem, standart modellere kıyasla %40’a varan performans artışı sağlıyor.

Microsoft, RFT’nin aşağıdaki kullanım senaryoları için önerildiğini belirtti:

• Özel Kural Uygulamaları: Şirketler, sabit komutlarla veya geleneksel veri kümeleriyle aktarılması zor olan karar mantığını RFT sayesinde esnek şekilde modele kazandırabiliyor.
• Alan Bazlı İş Standartları: Sektör normlarından farklı iç prosedürlere sahip kurumlar, bu yöntemle kendi özel operasyonel kurallarını modele entegre edebiliyor.
• Karmaşık Karar Süreçleri: Çok katmanlı mantık yapıları ve değişkenlere bağlı karar ağaçlarında, RFT modellerin daha tutarlı ve doğru kararlar üretmesine yardımcı oluyor.

Microsoft aynı zamanda OpenAI’ın düşük maliyetli uygulamalar için geliştirdiği GPT-4.1-nano modeli için Denetimli İnce Ayar desteğini de duyurdu. Bu özellik birkaç gün içinde kullanıma sunulacak. Bu sayede şirketler, GPT-4.1-nano modelini kendi verilerine göre optimize edebilecek.

Meta’nın 17 milyar parametreli Llama 4 Scout modeline ait ince ayar desteği de artık Azure AI Foundry kapsamında sunuluyor. Bu model, 10 milyon token’lık geniş bir bağlam penceresi (context window) ile dikkat çekiyor. Llama 4 modeli hem Azure AI Foundry üzerinden hem de Azure Machine Learning bileşenleri aracılığıyla erişilebilir durumda.