Azure AI Studio を使用して独自のカスタム コパイロットを開発する

Microsoft Azure には、AI を活用する優れたソリューションを構築するために開発者が利用できる複数のサービスが用意されています。 Azure AI Studio には、1 つの統合エクスペリエンスにこのようなサービスがまとめられており、Azure クラウド プラットフォーム上の AI 開発に利用できます。

Azure AI Studio のモデル カタログで利用できるさまざまな言語モデルについて調べます。 モデルを選択、デプロイ、テストする方法と、そのパフォーマンスを向上させる方法を理解します。

プロンプト フローを使用して、Azure AI Studio で言語モデルを利用するアプリケーションを開発する方法について学びます。

コパイロットはユーザーと連携して、提案を提供したり、コンテンツを生成したり、意思決定を支援したりすることができます。 コパイロットは、生成人工知能 (AI) の一形態として言語モデルを使用し、トレーニングされたデータを使ってユーザーの質問に答えます。 特定のソースから確実に情報を取得するために、Azure AI Studio を使用してコパイロットを構築するときに独自のデータを追加することができます。

チャット補完タスクに関して基本言語モデルをトレーニングします。 Azure AI Studio のモデル カタログには、モデルの振る舞いの具体的なニーズに合わせて微調整できる多くのオープンソース モデルが用意されています。

カスタム コパイロットがユーザーのニーズを満たし、正確な応答を提供し、時間の経過とともに継続的に改善されていることを確認するには、コパイロットの評価が不可欠です。 Azure AI Studio で利用できるツールと機能を使用して、カスタム コパイロットのパフォーマンスを評価して最適化する方法について調べます。

生成 AI を使用すると、優れたクリエイティブ ソリューションが可能になりますが、有害なコンテンツ生成のリスクを最小限に抑えるには、責任を持って実装する必要があります。