Gerenciar modelos de IA de visualização no Microsoft Online Services

  • Aplica-se a: ✅ Microsoft Copilot

Os modelos de IA de visualização (também chamados de modelos experimentais) são modelos de IA em estágio inicial que permitem que as organizações explorem novos recursos. Esses modelos são opcionais e destinam-se à avaliação, teste e experimentação.

O que são modelos de IA de visualização?

Os modelos de IA de visualização fornecem acesso a recursos avançados antes da disponibilidade geral. Esses modelos ajudam as organizações a avaliar funcionalidades emergentes, mas podem ter limitações em termos de disponibilidade, confiabilidade, desempenho e suporte.

Modelos experimentais e de visualização:

  • Pode ser lançado antes da disponibilidade geral completa
  • Pode mudar com frequência
  • Pode ser removido ou atualizado sem aviso prévio

Importante

Os modelos de visualização e experimentais destinam-se à exploração e teste e não são recomendados para uso em produção.

Observação

"Preview" descreve a prontidão de lançamento de um modelo; Ele não descreve, por si só, como o modelo lida com seus dados. Os modelos de visualização podem incluir modelos hospedados e operados pela Microsoft e modelos fornecidos por subprocessadores de IA ou processadores independentes.

Para obter mais informações sobre os tipos de funcionalidades e modelos de IA, consulte Noções básicas sobre a funcionalidade e os modelos de IA no Microsoft Online Services.

Tipos de autorização de modelo

Os modelos de IA disponíveis no Microsoft Online Services podem ser categorizados por tipo de versão:

  • Experimental

    • Projetado para experimentação precoce
    • Não se destina ao uso em produção
    • Pode ter limitações significativas em disponibilidade, confiabilidade ou desempenho

  • Visualização

    • Modelos de acesso antecipado que podem evoluir para modelos geralmente disponíveis
    • Ainda não está pronto para produção

  • Geralmente disponível (GA)

    • Modelos totalmente lançados destinados a cenários de produção
    • Fornecer confiabilidade, suporte e desempenho estabelecidos

  • Padrão

    • O modelo padrão selecionado para a maioria dos cenários
    • Normalmente, o modelo GA recomendado

Importante

O tipo de versão de um modelo reflete a prontidão. Ele não descreve, por si só, como o modelo lida com dados.

Limitações de modelos experimentais e de visualização

Os modelos de visualização e experimentais fornecem acesso antecipado a novos recursos, mas também têm limitações importantes:

  • O desempenho pode variar, incluindo a qualidade da resposta e a latência
  • Os modelos podem ficar indisponíveis ou sofrer interrupções
  • Os recursos e o comportamento podem mudar sem aviso prévio
  • A disponibilidade pode variar de acordo com a região

Observação

Use modelos experimentais e de visualização somente em cenários de teste ou avaliação.

Considerações sobre o tratamento de dados para modelos com retenção de dados pelo provedor de IA

Alguns modelos experimentais e de visualização exigem retenção de dados pelo provedor de modelos.

Quando esses modelos estiverem habilitados:

  • Prompts e respostas podem ser processados e armazenados pelo provedor de modelo
  • O tratamento de dados é regido pelos termos e políticas do provedor do modelo
  • Os dados podem ser processados fora dos limites geográficos da sua organização

Importante

Quando um modelo requer retenção de dados, o provedor do modelo, e não a Microsoft, controla como os dados são armazenados e processados.

Antes de habilitar esses modelos, examine a documentação e as políticas do provedor.

Por exemplo, Anthropic Claude Fable 5 é um modelo da classe Mythos disponível como um modelo Antrópico opcional com Retenção de Dados no Microsoft Copilot. Os administradores de locatários podem optar por habilitar o acesso a esse modelo no Centro de administração do Microsoft 365. O uso de Claude Fable 5 e outros modelos da Anthropic pela organização com Retenção de Dados está sujeito aos Termos de Serviço Comerciais da Anthropic, ao Adendo de Proteção de Dados da Anthropic e às práticas de retenção de dados para modelos da classe Mythos. Para obter mais informações, consulte Modelos antrópicos no Microsoft Online Services.

Controles administrativos para modelos de IA de visualização

Os administradores gerenciam o acesso à visualização e aos modelos experimentais usando as configurações no Centro de administração do Microsoft 365.

Os administradores podem:

  • Habilitar ou desabilitar modelos de visualização
  • Restringir o acesso a usuários ou grupos específicos
  • Configurar o acesso com base em requisitos organizacionais

Alguns modelos podem exigir configuração adicional, como habilitar o acesso a provedores de IA externos.

Modelos desabilitados por padrão

Alguns modelos de visualização são desabilitados por padrão, incluindo:

  • Modelos com retenção de dados pelo provedor
  • Determinados modelos hospedados e operados pela Microsoft para preservar a escolha do cliente em relação aos modelos disponíveis

Práticas recomendadas

Para avaliar com segurança os modelos de IA de pré-visualização:

  • Habilitar modelos de visualização somente para usuários direcionados ou grupos de teste
  • Evite usar modelos de visualização em cargas de trabalho de produção
  • Comunique as expectativas de tratamento de dados aos usuários
  • Revise a documentação do provedor de modelo antes de habilitar modelos com retenção de dados
  • Monitore o uso e ajuste o acesso conforme necessário
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