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Azure OpenAI Service入門
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商品の情報
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フォーマット |
書籍 |
|---|---|
|
構成数 |
1 |
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国内/輸入 |
国内 |
|
パッケージ仕様 |
- |
|
発売日 |
2024年04月05日 |
|---|---|
|
規格品番 |
- |
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レーベル |
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|
ISBN |
9784296080380 |
|
版型 |
B5変形 |
|
ページ数 |
368 |
商品の説明
急速に一般利用が広がりつつあるOpenAI社の生成AIサービス(ChatGPTやDALL-Eなど)をAzureとのコラボレーションで活用できるサービスが「Azure OpenAI Service」です。 OpenAIが提供する各種のAIサービスと、Azureが提供する各種のサービス、 ネットワーク監視、セキュリティ機能との柔軟な組み合わせが可能になります。
本書では、プログラミング環境となるAzure OpenAI StudioやOpenAIパラメーターなどの基本的な解説に始まり、デスクトップアプリ、スマホアプリ、 ブラウザーアプリからAI技術を活用する実践までを解説しています。
作品の情報
収録内容
構成数 | 1枚
はじめに
第1章 Azure OpenAI Serviceの概要
1.1 OpenAIの生成AIモデル
1.1.1 OpenAI社が提供する生成AIサービス
1.1.2 テキスト生成モデルとしてのGPT
1.1.3 生成AIモデルを扱うWeb API
1.1.4 扱えるトークン数の増加による影響
1.2 Azureとは
1.2.1 Azureの魅力
1.2.2 クラウドコンピューティングの活用
1.2.3 第三者のサービス提供
1.2.4 リソースグループの活用
1.3 Azure OpenAI Serviceとは
1.3.1 Azure PortalでAzure OpenAIの作成
1.3.2 Azure OpenAI Studioへ分離
1.3.3 サービスの監視機能
1.4 OpenAI Studioとは
1.4.1 Azure OpenAI Studioの活用
1.4.2 プレイグラウンドの活用
1.4.3 コンソールプログラムから実際のアプリケーション開発へ
第2章 OpenAIの概要
2.1 OpenAI API の種類
2.1.1 OpenAI と Microsoft 社の関係
2.1.2 Azure OpenAI ServiceからのOpenAI APIの活用
2.1.3 OpenAI が提供するAPIの種類
2.1.4 GPTのAPIは文脈を理解する
2.1.5 OpenAI APIの利用方法
2.1.6 OpenAI APIのサンプルコード
2.1.7 入力候補とチャットの違い
2.2 大規模言語モデル(LLM)
2.2.1 大規模言語モデルとは
2.2.2 倫理的な問題
2.3 生成AIの仕組み
2.3.1 生成AIについて
2.3.2 生成AIのモデル
2.3.3 変換ベース(Transformative)モデル
2.3.4 幻覚と微調節
第3章 Azure OpenAI Studioの活用
3.1 Azure Portalを開く
3.1.1 Azureアカウント
3.1.2 リソースの作成
3.1.3 インスタンスの詳細
3.1.4 Azure OpenAI Studioを開く
3.1.5 利用できるモデルとデプロイ
3.1.6 プレイグラウンドを開く
3.2 プレイグラウンドの利用
3.2.1 チャットプレイグラウンド
3.2.2 入力候補プレイグラウンド
3.2.3 DALL-Eプレイグラウンド
3.3 チャット
3.3.1 チャットの利点
3.3.2 チャットでの探索
3.4 入力候補
3.4.1 プロンプトエンジニアリング
3.4.2 入力候補の利点
第4章 モデルの種類
4.1 OpenAIが提供するモデル
4.1.1 モデルとは何か
4.1.2 OpenAIの最新モデル
4.1.3 Azure OpenAI Serviceが提供するモデル
4.2 トークンの利用
4.2.1 トークンとは
4.2.2 文章を要約するパターン
4.2.3 箇条書きから文章を生成するパターン
4.2.4 チャットのように繰り返し会話を繰り返すパターン
4.2.5 トークン数を確認する
4.2.6 トークン数を計算する
4.3 GPT-3.5とGPT-4の違い
4.3.1 GPTの発祥
4.3.2 GPTの歴史
4.3.3 プロンプトの与え方の違い
4.3.4 GPT-4のマルチモードダル機能
4.4 APIの違い
4.4.1 Azure.AI.OpenAIパッケージ
4.4.2 コンソールプログラムで入力候補を利用
4.4.3 コンソールプログラムでチャットを利用
4.4.4 OpenAIClientクラス
4.4.5 CompletionsOptionsクラス
4.4.6 ChatCompletionsOptionsクラス
第5章 具体的なアプリケーション
5.1 ChatGPTでテーマを決める
5.1.1 概要を伝える
5.1.2 漠然としたテーマを伝える
5.1.3 要件を少しずつ掘り下げる
5.2 インプット形式を決める
5.2.1 プロンプトエンジニアリングの活用
5.2.2 指示の形式をAIに尋ねる
5.2.3 指示の方法を相談する
5.2.4 入力フォーマットを提案してもらう
5.2.5 入力フォーマットを試す
5.2.6 具定例を入れてフォーマットを試す
5.2.7 入力情報を増やす
5.2.8 追加情報を明確化させる
5.3 アウトプット形式を決める
5.3.1 アプトプット形式を尋ねる
5.3.2 提案されたフォーマットを変更する
5.3.3 出力フォーマットを試す
5.3.4 入力と出力を調節する
5.4 プレイグラウンドで確認する
5.4.1 入力候補プレイグラウンドで試す
5.4.2 チャットプレイグラウンドで試す
5.5 プログラムに組み込む
5.5.1 デスクトップアプリのプロジェクトを作る
5.5.2 画面をデザインする
5.5.3 生成ボタンの動作
5.5.4 プログラムを動作させる
第6章 パラメーターの詳細
6.1 OpenAIが提供するパラメーター
6.1.1 チャットのパラメーター
6.1.2 入力候補のパラメーター
6.2 プロンプト
6.2.1 プロンプトの役割
6.2.2 プロンプト作成のポイント
6.2.3 プログラムで扱えるプロンプト
6.2.4 プロンプトのリスク
6....
第1章 Azure OpenAI Serviceの概要
1.1 OpenAIの生成AIモデル
1.1.1 OpenAI社が提供する生成AIサービス
1.1.2 テキスト生成モデルとしてのGPT
1.1.3 生成AIモデルを扱うWeb API
1.1.4 扱えるトークン数の増加による影響
1.2 Azureとは
1.2.1 Azureの魅力
1.2.2 クラウドコンピューティングの活用
1.2.3 第三者のサービス提供
1.2.4 リソースグループの活用
1.3 Azure OpenAI Serviceとは
1.3.1 Azure PortalでAzure OpenAIの作成
1.3.2 Azure OpenAI Studioへ分離
1.3.3 サービスの監視機能
1.4 OpenAI Studioとは
1.4.1 Azure OpenAI Studioの活用
1.4.2 プレイグラウンドの活用
1.4.3 コンソールプログラムから実際のアプリケーション開発へ
第2章 OpenAIの概要
2.1 OpenAI API の種類
2.1.1 OpenAI と Microsoft 社の関係
2.1.2 Azure OpenAI ServiceからのOpenAI APIの活用
2.1.3 OpenAI が提供するAPIの種類
2.1.4 GPTのAPIは文脈を理解する
2.1.5 OpenAI APIの利用方法
2.1.6 OpenAI APIのサンプルコード
2.1.7 入力候補とチャットの違い
2.2 大規模言語モデル(LLM)
2.2.1 大規模言語モデルとは
2.2.2 倫理的な問題
2.3 生成AIの仕組み
2.3.1 生成AIについて
2.3.2 生成AIのモデル
2.3.3 変換ベース(Transformative)モデル
2.3.4 幻覚と微調節
第3章 Azure OpenAI Studioの活用
3.1 Azure Portalを開く
3.1.1 Azureアカウント
3.1.2 リソースの作成
3.1.3 インスタンスの詳細
3.1.4 Azure OpenAI Studioを開く
3.1.5 利用できるモデルとデプロイ
3.1.6 プレイグラウンドを開く
3.2 プレイグラウンドの利用
3.2.1 チャットプレイグラウンド
3.2.2 入力候補プレイグラウンド
3.2.3 DALL-Eプレイグラウンド
3.3 チャット
3.3.1 チャットの利点
3.3.2 チャットでの探索
3.4 入力候補
3.4.1 プロンプトエンジニアリング
3.4.2 入力候補の利点
第4章 モデルの種類
4.1 OpenAIが提供するモデル
4.1.1 モデルとは何か
4.1.2 OpenAIの最新モデル
4.1.3 Azure OpenAI Serviceが提供するモデル
4.2 トークンの利用
4.2.1 トークンとは
4.2.2 文章を要約するパターン
4.2.3 箇条書きから文章を生成するパターン
4.2.4 チャットのように繰り返し会話を繰り返すパターン
4.2.5 トークン数を確認する
4.2.6 トークン数を計算する
4.3 GPT-3.5とGPT-4の違い
4.3.1 GPTの発祥
4.3.2 GPTの歴史
4.3.3 プロンプトの与え方の違い
4.3.4 GPT-4のマルチモードダル機能
4.4 APIの違い
4.4.1 Azure.AI.OpenAIパッケージ
4.4.2 コンソールプログラムで入力候補を利用
4.4.3 コンソールプログラムでチャットを利用
4.4.4 OpenAIClientクラス
4.4.5 CompletionsOptionsクラス
4.4.6 ChatCompletionsOptionsクラス
第5章 具体的なアプリケーション
5.1 ChatGPTでテーマを決める
5.1.1 概要を伝える
5.1.2 漠然としたテーマを伝える
5.1.3 要件を少しずつ掘り下げる
5.2 インプット形式を決める
5.2.1 プロンプトエンジニアリングの活用
5.2.2 指示の形式をAIに尋ねる
5.2.3 指示の方法を相談する
5.2.4 入力フォーマットを提案してもらう
5.2.5 入力フォーマットを試す
5.2.6 具定例を入れてフォーマットを試す
5.2.7 入力情報を増やす
5.2.8 追加情報を明確化させる
5.3 アウトプット形式を決める
5.3.1 アプトプット形式を尋ねる
5.3.2 提案されたフォーマットを変更する
5.3.3 出力フォーマットを試す
5.3.4 入力と出力を調節する
5.4 プレイグラウンドで確認する
5.4.1 入力候補プレイグラウンドで試す
5.4.2 チャットプレイグラウンドで試す
5.5 プログラムに組み込む
5.5.1 デスクトップアプリのプロジェクトを作る
5.5.2 画面をデザインする
5.5.3 生成ボタンの動作
5.5.4 プログラムを動作させる
第6章 パラメーターの詳細
6.1 OpenAIが提供するパラメーター
6.1.1 チャットのパラメーター
6.1.2 入力候補のパラメーター
6.2 プロンプト
6.2.1 プロンプトの役割
6.2.2 プロンプト作成のポイント
6.2.3 プログラムで扱えるプロンプト
6.2.4 プロンプトのリスク
6....
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