はじめに
言語モデルはトレーニング済みのモデルであり、出発点として使うのに最適です。 基本モデルまたは基礎モデルのいずれかを使うと、特定のユース ケース向けのモデルのトレーニングに必要なデータが少なくなり、時間と労力を節約できます。
自分は旅行代理店で働いている開発者であると想像してみてください。 顧客がチャット アプリケーションを使って旅行関連の質問について支援を受けるとき、応答を特定の形式とスタイルにする必要があります。 あなたの会社には、クライアント ベースの共感を得られるような特定の話し方があります。 マーケティング部門は、チャット アプリケーションも会社の話し方と一致していることが重要であると考えています。
モデルの動作とチャット アプリケーションのパフォーマンスを最適化するにはさまざまな戦略があります。 1 つの戦略は言語モデルを微調整することであり、その後でそれをチャット アプリケーションと統合できます。 独自の言語モデルをトレーニングするのではなく微調整を行うことの利点は、ニーズに合わせたモデルのカスタマイズに必要な時間、コンピューティング リソース、データが少なくて済むという点です。
このモジュールでは、Azure AI Foundry ポータルでモデル カタログからの基本モデルを微調整する方法を学習します。その後、それをチャット アプリケーションに統合できます。