Podsumowanie
W tym module przedstawiono informacje o monitach inżynieryjnych i sposobach jej używania do optymalizowania wydajności modeli usługi Azure OpenAI. Monitowanie inżynieryjne obejmuje projektowanie i optymalizowanie monitów o lepsze wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji. Dostarczając odpowiednie, specyficzne, jednoznaczne i dobrze ustrukturyzowane monity, model może lepiej zrozumieć kontekst i wygenerować dokładniejsze odpowiedzi.
Najważniejsze wnioski z tego modułu są takie, że monitowanie inżynieryjne jest krytycznym procesem optymalizacji wydajności modeli Azure OpenAI. Zapewnienie przejrzystych instrukcji, żądanie kompozycji danych wyjściowych, dostosowanie parametrów modelu i użycie zawartości kontekstowej może pomóc zwiększyć dokładność i znaczenie odpowiedzi modelu. Ważne jest, aby używać sztucznej inteligencji w odpowiedzialny sposób i zawsze pamiętać, że odpowiedzi z modeli sztucznej inteligencji nigdy nie powinny być traktowane jako fakt lub wolne od stronniczości.
Dodatkowe informacje:
- Zasady sztucznej inteligencji firmy Microsoft
- Uwaga dotycząca przejrzystości w usłudze Azure OpenAI
- Dokumentacja usługi Azure OpenAI dotycząca monitowania inżynieryjnego
- Azure AI Studio