モデルの選択と温度設定
プロンプト ビルダーでプロンプト アクションを作成すると、右側のパネルに 設定 セクションが含まれます。 このセクションでは、次のパラメーターを設定できます:
- 生成 AI モデルのバージョン
- 温度
この記事では、これらのパラメーターの影響について説明します。
生成 AI モデルのバージョン
ドロップダウン メニューを使用すると、カスタム プロンプトに対する回答を生成する生成 AI モデルを選択できます。
2024 年 11 月時点のデフォルト モデルは、GPT 4o Mini (一般提供、または GA) です。 より強力な GPT 4o モデル (GA) を使用することも可能です。 これらのモデルの正確なマイナー バージョンは変更される可能性があります。
Power Apps または Power Automate でプロンプト アクションを使用すると、AI Builder クレジットが消費されます。
注意
このデフォルト モデル GPT 3.5 モデルに依存するプロンプト ビルダーで作成された古いプロンプトは、GPT 4o Mini モデルに自動的にアップグレードされます。 政府機関クラウドは、2024 年 11 月末まで GPT 3.5 モデルを引き続き使用します。
モデルを選択する
ステータスおよびライセンス ルールに基づいてモデルを選択します。
| GPT モデル | Status | ライセンスのルール | 機能 | 地域の可用性 |
|---|---|---|---|---|
| GPT 4o Mini | GA - 既定のモデル | Power Apps と Power Automate のクレジットを消費します。 詳細: Power Platform ライセンス ガイド | 2023 年 12 月までのデータでトレーニングされました。 コンテキストは最大 128k トークンまで許可されます | プロンプトに対してリージョン別の使用可能な機能 |
| GPT 4 | GA | Power Apps と Power Automate のクレジットを消費します。 詳細: Power Platform ライセンス ガイド | GPT 4o は 2023 年 10 月までの知識を持ち、コンテキストの長さは 128,000 トークンです。 | プロンプトに対してリージョン別の使用可能な機能 |
能力とシナリオに基づいてモデル間で選択します。
GPT-4o MiniとGPT-4oの比較
| 係数 | GPT-4o Mini | GPT-4o |
|---|---|---|
| Cost | より低コストで、費用対効果が高い | より高額なプレミアム価格 |
| 実績 | ほとんどのタスクに適しています | 複雑なタスクに優れている |
| Speed | より高速な処理 | 複雑さのため遅くなる場合があります |
| ユース ケース | 要約、情報処理タスク | 複雑なデータ分析、推論、コンテンツ作成タスク |
決定論理
中程度に複雑なタスクに対してコスト効率の高いソリューションが必要な場合、計算リソースが限られている場合、またはより高速な処理が必要な場合は、GPT-4o Mini を選択してください。 予算に制約があるプロジェクトや、顧客サポートや効率的なコード分析などのアプリケーションに最適です。
優れたパフォーマンスと詳細な分析を必要とする、非常に複雑なマルチモーダル タスクを処理する場合は、GPT-4o を選択してください。 精度と高度な機能が重要となる大規模プロジェクトには、これがより適した選択肢です。 これがより優れた選択肢となるもう 1 つのシナリオは、それをサポートするための予算と計算リソースがある場合です。 GPT-4o は、時間の経過とともに複雑さが増す可能性のある長期プロジェクトにも適しています。
Microsoft Copilot Studio の文脈における AI プロンプトの使用
AI プロンプトは Copilot Studio のコンテキストでは AI Builder クレジットを消費しませんが、GA GPT モデルで構築されている場合はメッセージを消費します。
メッセージの消費について詳しくは、Power Platform ライセンス ガイドを参照してください。
温度
スライダーを使用すると、生成 AI モデルの温度を選択できます。 これは 0 から 1 の間で変化し、生成 AI モデルに、どの程度の創造性 (1) と決定論的な回答 (0) を提供すべきかを指示します。
温度は、AI モデルによって生成される出力のランダム性を制御するパラメーターです。 温度が低いほど、より予測可能で保守的な出力が得られます。 比較すると、温度が高いほど、応答の創造性と多様性が高まります。 これは、モデルの出力におけるランダム性と決定論のバランスを微調整する方法です。
デフォルトでは、温度は、以前作成したプロンプトと同様に 0 です。
| 温度 | 機能 | 用途 |
|---|---|---|
| 12 | より予測可能で保守的な出力です。 応答がより一貫性のあるものになります。 |
高い精度と変動性の低さが求められるプロンプト。 |
| 6 | 回答の創造性と多様性が高まります。 より多様で、時には革新的な対応です。 |
既成の新しいコンテンツを作成するプロンプト |
温度の調整はモデルの出力に影響を与えますが、特定の結果を保証するものではありません。 AI の応答は本質的に確率的であり、同じ温度設定でも変化する可能性があります。