Microsoft Foundry を使用して生成 AI モデルのパフォーマンスを最適化する
中級
データ サイエンティスト
AI エンジニア
Microsoft Foundry
生成 AI モデルのパフォーマンスを最適化するための補完的な戦略について説明します。 プロンプト エンジニアリングを適用し、RAG を使用してモデルを接地し、一貫した動作を実現するために微調整する方法と、これらのアプローチを組み合わせるタイミングについて説明します。
学習の目的
このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。
- システム メッセージ、数ショット学習、モデル パラメーターなどのプロンプト エンジニアリング手法を適用して、モデル出力を最適化します。
- 取得拡張生成 (RAG) を使用して言語モデルを作成するタイミングと方法について説明します。
- モデルの微調整によって動作の一貫性が向上するタイミングを特定します。
- 最適化戦略を比較し、それらを組み合わせるタイミングを決定します。
前提条件
このモジュールを開始する前に、Azureの基本的な AI の概念とサービスについて理解しておく必要があります。