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Copilot チューニングの概要の概要

Copilot チューニングの概要作成では、organizationの通信スタイルで表示される複雑なドキュメントから高品質の概要が生成されます。 サマリー生成は複雑なドキュメントを言い換え、次のような一貫性のある出力を生成できます。

  • 自動エグゼクティブ レポート
  • 業務契約の要約
  • 規制および内部ドキュメント

要約は、特定のスタイルで一貫性のある概要を必要とするドキュメントの量が多いorganizationの場合に最適です。

微調整を使用して、企業の Copilot チューニングの概要をカスタマイズします。 Copilot チューニングでは、トレーニング入力として提供されるテキスト ベースのドキュメントとサマリー ペアを使用して、organizationの一貫した通信スタイルを維持します。 Microsoft 365 内のテナント固有の分離された環境で動作し、ビジネスのプライバシーコミットメントを尊重します。 ユーザー データはテナント内で分離されたままであり、他のエンティティによるアクセスを保護します。

注:

Copilot チューニングは現在、早期Access Preview (EAP) で使用できます。 要件と登録方法の詳細については、 管理者ガイドを参照してください。

主な機能

Copilot チューニングの概要作成では、次のプロパティを使用して構造化された概要が作成されます。

  • トレーニング例に基づく重要な情報の抽出と言い換え
  • キー情報を優先する元のドキュメント構造のメンテナンス
  • 組織の声とスタイルの概要

Copilot チューニングの中心となるのは、高度なプロンプトとモデリング手法を使用して、organizationに合わせてカスタマイズされた大規模言語モデル (LLM) です。 このモデルは、organizationの音声、トーン、スタイルと一致する効率的で正確な生成の概要を保証します。

Copilot チューニングでは、機敏性と精度を高めるための、少数ショット、微調整、取得拡張世代 (RAG) などのトレーニング アプローチが採用されています。 これらのモデルは、生産性の向上、出力間の整合性の確保、Microsoft 365 との統合を実現しながら、ドメイン固有の用語や機密データに関連するリスクを軽減します。

トレーニング要件をモデル化する

モデルトレーニングプロセスでは、テキストベースのドキュメントとサマリーのペアを次の形式でサポートする入力パラメーターが必要です。

  • .docx
  • .pdf (選択可能なテキストあり)
  • .aspx形式

これらの元のドキュメントと概要のペアは、生成された概要を通信スタイルに合わせて調整するトレーニング目的organization必要です。

モデル トレーニングの設定

Copilot チューニングの要約には、簡単なモデル トレーニング プロセスがあります。

  1. データ抽出: 情報は SharePoint などのプラットフォームから提供されます。 ドキュメントと概要のペアは、監視対象トレーニングの準備が整った構造化された形式に編成されています。

  2. データ処理: 親テーブル、ドキュメント テーブル、ターゲット テーブルは、トレーニング ライブラリのデータ ソースとして使用されます。

  3. 微調整: 教師あり微調整は、指定されたドキュメントとサマリーのペアを使用して、モデルをorganizationの特定のトーンとスタイルに合わせて調整します。 検証では、予約されたテスト データとパフォーマンス メトリックを使用して、キー情報とトーンの保持を確認します。

このトレーニングは、トレーニングの例に基づいて、現在の予測と必要な出力の間の不一致を減らすことを目的としています。 モデルは、1 つのパスを使用してドキュメントと概要のペアでトレーニングされます。 取得されたデータは、LLM を使用して処理され、ユーザーの既存の出力スタイルと密接に合わせてカスタマイズされた集計モデルを作成し、迅速かつ正確な推論を可能にします。

教師あり微調整手順では、実際のトレーニング サンプルを考慮し、ドキュメントの主要なセクションを認識し、効率的かつ効果的にサマリーを生成できるようにします。

モデル推論

Copilot チューニングの要約の推論により、ユーザーは、Word、SharePoint、Teams などのプラットフォームを介してドキュメントを送信して、使い慣れた環境で概要を取得できます。 ユーザーがソース ドキュメントを提供すると、微調整されたモデルは、トーンとドキュメント構造を維持しながら、短時間で簡潔な要約を効率的に作成します。

概要の生成は、トレーニング例に従って最も重要と見なされるものを反映して、主要なセクション、句、およびドキュメントの主要な意味を抽出するために優先されます。 これらの概要を使用すると、ユーザーはドキュメントを手動で確認して最初からサマリーを作成するのではなく、付加価値アクティビティに集中できます。

ユーザーからのフィードバックは、サマリー品質を維持し、モデルのパフォーマンスを継続的に向上させる上で極めて重要な役割を果たします。

Copilot チューニングの概要は、Microsoft 365 アプリ (Word、SharePoint、Teams など) 内で、ドキュメントが Azure AI の Microsoft 365 Large Language Model に送信される Copilot の宣言型エージェントを介して利用できます。

エンタープライズ統合

Copilot チューニングの概要は、既に使用しているアプリケーション内の既存のユーザー ワークフローを包含し、会議やビジネス レポートなどの組織のユース ケースに固有のドキュメントの概要を作成するためのトレーニング プロセスをサポートします。

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