Azure OpenAI サービスとは何ですか?-よくある問題-php.cn

Azure OpenAI Service は、GPT-3、Codex、Embeddings モデルファミリを含む OpenAI の強力な言語モデルへの REST API アクセスを提供します。また、新しい GPT-4 および ChatGPT (gpt-35-turbo) モデルシリーズが正式に発売されました。これらのモデルは、コンテンツ生成、要約、セマンティック検索、自然言語からコードへの変換など、特定のタスクに簡単に適合させることができます。ユーザーは、REST API、Python SDK、または Azure OpenAI Studio の Web ベースのインターフェイスを通じてサービスにアクセスできます。

機能の概要

# 利用可能モデルナッジエイダ価格仮想ネットワークサポートとプライベートリンクサポートマネージド ID ユーザーインターフェイスエクスペリエンスポータル地域ごとの可用性コンテンツフィルタリング

責任ある人工知能

マイクロソフトでは、人間中心の原則に基づいて AI の進歩に取り組んでいます。 Azure OpenAI で利用できるような生成モデルには大きな潜在的な利点がありますが、慎重な設計と思慮深い軽減策がなければ、そのようなモデルは誤ったコンテンツや有害なコンテンツを生成する可能性があります。 Microsoft は、悪用や意図しない危害を防ぐために多大な投資を行ってきました。これには、申請者に明確に定義されたユースケースの実証を義務付けること、AI の責任ある使用に関する Microsoft の原則の組み込み、顧客をサポートするためのコンテンツフィルターの構築、オンボーディングされた顧客への責任ある責任ある AI 実装の提供などが含まれます。ガイド。

Azure OpenAI にアクセスするにはどうすればよいですか?

現在、市場の需要の高さ、今後の製品改良、責任ある AI に対する Microsoft の取り組みを理解しているため、アクセスは制限されています。現在、Microsoft と提携しているお客様、リスクの低いユースケースを抱えているお客様、および緩和策の組み込みに取り組んでいるお客様と協力しています。

より具体的な情報は申請フォームに記載されています。 Azure OpenAI がより広くアクセスされ、責任を負えるよう取り組んでまいりますので、今しばらくお待ちいただきますようお願いいたします。

こちらからアクセスを申請してください:

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Azure OpenAI と OpenAI の比較

Azure OpenAI Service は、OpenAI GPT-4 による高度な言語 AI を顧客に提供します。 Azure のセキュリティとエンタープライズに約束された GPT-3、Codex、および DALL-E モデル。Azure OpenAI は OpenAI と API を共同開発し、互換性と一方から他方へのスムーズな移行を保証します。

Azure とはOpenAI の場合、顧客は OpenAI と同じモデルを実行しながら Microsoft Azure のセキュリティ機能を利用できます。Azure OpenAI は、プライベートネットワーキング、地域での可用性、責任ある AI コンテンツフィルタリングを提供します。

主要な概念

ヒントと完了

完了エンドポイントは、API サービスのコアコンポーネントです。この API は、モデルのテキスト入力インターフェイスとテキスト出力インターフェイスへのアクセスを提供します。ユーザーは英語のテキストコマンドを含む入力 hints を入力するだけで、モデルはテキスト completions を生成します。

これは簡単なヒントと完成した例です:

ヒント:""" for ループで 5 まで数えます """

完全: for i in range(1, 6): print(i)

Token

Azure OpenAI はテキストをトークンに分割して処理します。マーカーは単語または単なる文字のブロックです。たとえば、「ハンバーガー」という単語は「ハム」、「バー」、「ゲル」というトークンに分割されますが、「洋ナシ」などの短く一般的な単語は単一のトークンです。多くのトークンは、「hello」や「bye」など、スペースで始まります。

特定のリクエストで処理されるトークンの総数は、入力、出力、およびリクエストのパラメータの長さによって異なります。処理されるトークンの数も、モデルの応答レイテンシーとスループットに影響します。

リソース

Azure OpenAI は、Azure の新製品です。 Azure サブスクリプションにリソースまたはサービスインスタンスを作成することで、他の Azure 製品と同様に Azure OpenAI の使用を開始できます。 Azure リソース管理設計の詳細については、こちらをご覧ください。

デプロイ

Azure OpenAI リソースを作成した後、API 呼び出しとテキストの生成を開始する前に、モデルをデプロイする必要があります。これは、デプロイメント API を使用して実行できます。これらの API を使用すると、使用するモデルを指定できます。

コンテキスト学習

Azure OpenAI で使用されるモデルは、ビルド呼び出し中に提供される自然言語の指示と例を使用して、要求されたタスクと必要なスキルを決定します。この方法を使用する場合、プロンプトの最初の部分には、自然言語による指示や必要な特定のタスクの例が含まれます。次にモデルは、最も可能性の高い次のテキストを予測することでタスクを完了します。この手法は「インコンテキスト」学習と呼ばれます。予測はヒントに含まれるコンテキストに基づいて提供されます。これらのモデルはこのステップでは再トレーニングされません。

コンテキスト学習には主に 3 つの方法があります: 少数ショット、単一ショット、およびゼロショットです。これらの方法は、モデルに提供されるタスク固有のデータの量によって異なります。

Few Shots: この場合、ユーザーはコールプロンプトに、予想される応答を示すいくつかの例を含めます。形式も内容も。次の例は、複数の例を提供する複数のショットプロンプトを示しています (モデルが最後の答えを生成します):

Convert the questions to a command:Q: Ask Constance if we need some bread.A: send-msg `find constance` Do we need some bread?Q: Send a message to Greg to figure out if things are ready for Wednesday.A: send-msg `find greg` Is everything ready for Wednesday?Q: Ask Ilya if we're still having our meeting this evening.A: send-msg `find ilya` Are we still having a meeting this evening?Q: Contact the ski store and figure out if I can get my skis fixed before I leave on Thursday.A: send-msg `find ski store` Would it be possible to get my skis fixed before I leave on Thursday?Q: Thank Nicolas for lunch.A: send-msg `find nicolas` Thank you for lunch!Q: Tell Constance that I won't be home before 19:30 tonight — unmovable meeting.A: send-msg `find constance` I won't be home before 19:30 tonight. I have a meeting I can't move.Q: Tell John that I need to book an appointment at 10:30.A:

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具体的な例の数は、1 つのプロンプトの最大入力長 (通常は 0 ～ 100) に対応できる例の数によって決まります。最大入力長は、使用している特定のモデルによって異なる場合があります。少数ショット学習により、正確な予測に必要なタスク固有のデータの量を大幅に削減できます。この方法は一般に、微調整されたモデルよりも精度が低くなります。

シングルショット : このケースは、例が 1 つだけ示されている点を除けば、数ショット法と同じです。

Zero Shot: この場合、モデルにはサンプルは提供されず、タスクリクエストのみが提供されます。

モデル

このサービスは、ユーザーにいくつかの異なるモデルへのアクセスを提供します。各モデルは異なる機能と価格帯を提供します。

GPT-4 モデルは入手可能な最新モデルです。需要が高いため、このモデル範囲は現在リクエストに応じてのみ入手可能です。既存の Azure OpenAI 顧客は、このフォームに記入してアクセスをリクエストできます。

GPT-3 ベースモデルは、機能が大きい順にレオナルドダヴィンチ、キュリー、バベッジ、エイダとして知られています。速さの順番。

Codex ファミリのモデルは、自然言語とコードについてトレーニングされた GPT-3 の子孫であり、自然言語からコードへの変換をサポートするように設計されています。各モデルの詳細については、モデルのコンセプトのページをご覧ください。

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機能	Azure OpenAI
	新しい GPT-4 シリーズ GPT-3 ベーシックシリーズ新しいチャーター (gpt-35-turbo)コードシリーズエンベデッドシリーズモデルページで詳細をご覧ください。
	バベッジキュリークッシュマンダヴィンチナッジは現在新規顧客には利用できません＃＃＃。
こちらから入手可能
はい
はい、Azure Active Directory 経由
Azure	アカウントとリソース管理用、Azure OpenAI Service Studio モデル探索と微調整用
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