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Microsoft Learn を使用して Azure OpenAI サービスの利点を確認する
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AI の分野が拡大し続ける中、開発者は常に新しい革新的な方法を求めて作業に組み込んでいます。Azure OpenAI Service の立ち上げに伴い、開発者は、この強力なテクノロジを活用するために、さらに多くのツールを自由に利用できるようになりました。Azure OpenAI Service を使用すると、チャットボットの作成、テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブ コンテンツの作成を行うことができます。プラットフォームが進化し続けるにつれて、開発者はそれを使用して、さらに強力で洗練されたアプリケーションを構築できるようになります。
この記事では、開発者向けに OpenAI と Azure OpenAI Service を利用する利点と、Microsoft が開始するために確立したさまざまなラーニング パスについて説明します。
OpenAI と Azure OpenAI サービスの概要
Azure OpenAI サービスは、開発者が OpenAI モデルをアプリケーションに簡単に統合できるフル マネージド サービスです。Azure OpenAI Service を使用すると、開発者は自然言語処理、コンピューター ビジョンなど、さまざまな AI モデルにすばやく簡単にアクセスできます。Azure OpenAI Service には、AI を簡単に使い始めるシンプルで使いやすい API が用意されています。
Azure OpenAI Service の経験がない開発者には、次のような方法が役立ちます。
- 簡素化された統合: シンプルで使いやすい API は、テキスト生成、要約、感情分析、言語翻訳など、さまざまなタスクに使用できるさまざまなエンドポイントを提供します。
- 事前トレーニング済みモデル: 膨大な量のデータに対して既に微調整されています。これらの事前トレーニング済みモデルを使用すると、開発者は独自のモデルをゼロからトレーニングしなくても、AI の機能を簡単に活用できます。
- カスタマイズ: 開発者は、最小限のコーディングで独自のデータを使用して、含まれている事前トレーニング済みモデルを微調整することもでき、よりパーソナライズされた特殊な AI アプリケーションを作成する機会を提供します。
- ドキュメントとリソース: Azure OpenAI Service には、さまざまなユース ケースやシナリオに対応するチュートリアル、ガイド、コード サンプルなど、開発者がすばやく作業を開始するのに役立つ包括的なドキュメントとリソースが用意されています。
- コミュニティのサポート: フォーラムやサポート チャネルを通じて自分の経験を支援し、共有する積極的なコミュニティにより、開発者は質問をしたり、ガイダンスを探したり、他のユーザーから学ぶことができます。
- スケーラビリティと信頼性: Microsoft Azure でホストされるこのサービスは、基になるインフラストラクチャの管理について心配することなく、開発者が自信を持って AI アプリケーションをデプロイするために利用できる堅牢なスケーラビリティと信頼性を提供します。
- 責任ある AI: Azure OpenAI Service は、倫理的な原則に従い、説明容易性ツール、ガバナンス機能、多様性と包摂のサポート、コラボレーションの機会を提供することで、責任ある AI を促進します。これらの対策は、AI モデルが偏りなく、説明可能で、信頼でき、責任ある準拠した方法で使用されることを保証するのに役立ちます。
開発者が Azure OpenAI サービスを導入するためのラーニングパス
最近の AI ブームの急速な導入と広範囲の可能性により、スキルの旅を始め、この競争の激しいテクノロジ分野を先取りする良い時期はありません。Azure OpenAI Service の概要は、チュートリアル、ドキュメント、サンプル コードなど、さまざまなリソースを含む最新の Microsoft ラーニング パスのおかげで簡単に開始でき、開発者がプラットフォームを使い始めるのに役立ちます。
| Azure OpenAI Service ラーニング パス – Azure OpenAI を使用して AI ソリューションを開発する | ||
| モジュール | まとめ | 学習の目的 |
| Azure OpenAI Service で作業を開始する | このモジュールでは、Azure OpenAI Service ソリューションの構築を始めるためのスキルについてエンジニアに説明します。 | Azure OpenAI Service リソースを作成し、Azure OpenAI の基本モデルの種類を理解します。 Azure OpenAI Studio、コンソール、または REST API を使用して基本モデルをデプロイし、Studio のプレイグラウンドでテストします。 プロンプトの入力候補を生成し、モデルのパラメーターの管理を始めます。 |
| Azure OpenAI Service を使用して自然言語ソリューションを構築する | このモジュールでは、Azure OpenAI Service と統合するアプリの構築を始めるためのスキルについてエンジニアに説明します。 | Azure OpenAI をアプリケーションに統合します。 アプリケーションで使用できるさまざまなエンドポイントを区別します。 REST API と言語固有の SDK を使用してプロンプトの入力候補を生成します。 |
| Azure OpenAI サービスでプロンプト エンジニアリングを適用する | Azure OpenAI でのプロンプト エンジニアリングは、自然言語処理モデルのプロンプトの設計を含む 1 つの手法です。このプロセスにより、応答の精度と関連性が向上し、モデルのパフォーマンスが最適化されます。 | プロンプト エンジニアリングの概念と、Azure OpenAI モデルのパフォーマンスを最適化するためのその役割について説明します。 AI モデルをより適切に活用するためにプロンプトを設計および最適化する方法を知る。 明確な命令を含め、出力構成を要求し、コンテキスト コンテンツを使用してモデルの応答の品質を向上させます。 |
| Azure OpenAI サービスを使用してイメージを生成する | Azure OpenAI サービスには DALL-E モデルが含まれており、自然言語プロンプトに基づいて元のイメージを生成するために使用できます。 | Azure OpenAI サービスでの DALL-E の機能について説明します。 Azure OpenAI Studio で DALL-E プレイグラウンドを使用します。 Azure OpenAI REST インターフェイスを使用して、DALL-E イメージ生成をアプリに統合します。 |
| Azure OpenAI サービスを使用してコードを生成する | このモジュールでは、Azure OpenAI Service を使用してコードを生成および改善する方法をエンジニアに示します。 | 自然言語プロンプトを使用してコードを記述します。 AI モデルを使用して単体テストを構築し、複雑なコードを理解します。 既存のコードのコメントとドキュメントを生成します。 |
開発者向けの AI の未来
OpenAI と Azure OpenAI Service は開発者エクスペリエンスに革命を起こす可能性があり、開発者が利用できるさまざまなラーニング パスを使用すると、迅速かつ簡単に開始できます。プラットフォームに対して継続的な開発と更新が行われる中、開発者は Azure OpenAI Service の機能を引き続き調べて、今後さらに画期的なアプリケーションとイノベーションを確認できます。
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