内容説明
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専門家のノウハウを凝縮！
大規模言語モデル「GPT」のシステム実装法
ChatGPTを支える大規模言語モデル（LLM）「GPT」などをシステムに組み込むための「Azure OpenAI Service」（Azure OpenAI）を実際に活用するための実践ガイドです。Azure OpenAIを使えば、企業がLLMを活用する際に懸念となる社内データの漏洩を防ぎながら、社内の独自データに基づく受け答えも可能なシステムを容易に構築できるようになります。
本書ではAzure OpenAIとその周辺AIサービスが備える次のような機能をサンプルコードを使いながら、詳しく解説します。
・GPT-3やGPT-4に多様なパラメータを設定してチャットの受け答えを確認できる「Azure OpenAI Studio」
・自然言語による検索（Embedding）も得意な「Cognitive Search」
・LLM用ライブラリの「LangChain」と「Semantic Kernel」
・AIの処理フローをGUI上で容易に構築できる「プロンプトフロー」
・Meta（Facebook）のLlama 2などオープンソースのLLMも活用できる「モデルカタログ」
・LLM自体に独自のデータを学ばせる「ファインチューニング」
目次
前書き
1章 Azure OpenAIとは
1.1 Azure OpenAI - 魔法の世界の入口へ -
1.2 OpenAIの方向性と強み
1.3 Azure OpenAIによる効果 - Microsoftとの相乗効果 -
1.4 生成AIは新たな仲間 - Copilot -
1.5 生成AIのユースケース - 個人にも大きな可能性 -
2章 ChatGPTに関する基礎知識と概要
2.1 AIの歴史
2.2 生成AIの概要
2.3 ChatGPTの概要
2.4 プロンプトとプロンプトエンジニアリング
3章 なぜAzure OpenAIを使うのか
3.1 大手IT各社の取り組みとAzure OpenAIの位置づけ
3.2 Azure OpenAIの概要・利点
3.3 責任あるAI
4章 Azure OpenAIの環境構築
4.1 Azure OpenAIの利用方法
4.2 Azure OpenAI Studio
4.3 OpenAIモデルのデプロイ
4.4 プレイグラウンド
4.5 オープンソースモデルのデプロイ
5章 Azure OpenAIに関するツールや技術
5.1 Azure OpenAIを使ったアーキテクチャ全体像
5.2 Copilot Stack
5.3 Cognitive Search
5.4 Grounding/RAG
5.5 On your data
5.6 LangChain
5.7 Semantic Kernel
5.8 Function Calling
5.9 プロンプトフロー
5.10 プラグイン開発
5.11 ファインチューニング
5.12 Azure AI Content Safety
感想・レビュー
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Masataka (まさたか)
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