要約:
- 大規模言語モデル（LLMs）は、Azureで使用されるOpenAIモデルのような汎用ツールであり、チャットボットからエージェントによるワークフローまで、さまざまな種類の生成AIアプリケーションを構築するためのもの。
- プロンプトエンジニアリングには限界があり、プロンプトを毎回同じように提供する必要があり、これにはコストとレイテンシーの増加が伴う。
- Azure AI Foundryは、LoRAを使用してモデルパラメータを調整することで、より高い品質の結果を提供し、プロンプトのオーバーランなどの問題を軽減するフレームワークを提供。
- ファインチューニングには、トレーニングと検証データの準備、Azure AI Foundryのカスタムモデルウィザードの使用などが含まれる。
- トレーニングデータの品質が重要であり、トレーニングセットの最高品質を構築するためには時間とデータサイエンス、専門知識が必要。
感想:
生成AIアプリケーションを構築するための大規模言語モデルの活用は非常に興味深いです。Azure AI Foundryを使用して、モデルを最適化し、データに合わせて調整できる点は効果的だと感じます。トレーニングデータの品質や適切なファインチューニングの重要性についての詳細な説明は、AIモデルの信頼性向上に寄与すると考えられます。継続的なファインチューニングや新しいテクニックのプレビューも、今後のAIモデルの発展に期待が持てる要素だと感じました。