Azure OpenAI について説明する
Microsoft は OpenAI と提携して、次の 3 つの主な目標を達成しました。
- セキュリティ、コンプライアンス、リージョンの可用性など、Azure のインフラストラクチャを利用して、ユーザーがエンタープライズ レベルのアプリケーションをビルドするのを支援する。
- Azure AI 製品およびそれ以外も含む Microsoft 製品全体に OpenAI AI モデル機能をデプロイする。
- Azure を使用して OpenAI のすべてのワークロードを強化する。
Azure OpenAI Service の概要
Azure OpenAI Service は、Microsoft と OpenAI のパートナーシップによって実現されました。 このサービスは、Azure のエンタープライズ レベルの機能と OpenAI の生成 AI モデルの機能を組み合わせたものです。
Azure OpenAI は Azure ユーザーが利用でき、次の 4 つのコンポーネントで構成されています。
- 事前トレーニング済みの生成 AI モデル
- カスタマイズ機能。独自のデータを使用して AI モデルを微調整する機能
- ユーザーが責任を持って AI を実装できるように、有害なユース ケースを検出して軽減するための組み込みツール
- ロールベースのアクセス制御 (RBAC) とプライベート ネットワークを使用したエンタープライズ レベルのセキュリティ
Azure OpenAI を使用すると、Azure のプライベート ネットワーク、リージョンの可用性、責任ある AI コンテンツ フィルター処理を利用しながら、Azure サービスと OpenAI との間で作業を移行できます。
Azure OpenAI ワークロードについて
一般的な AI ワークロードには、機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理、会話 AI、異常検出、ナレッジ マイニングなどがあります。
Azure OpenAI では、次のような数多くの生成 AI ワークロードがサポートされています。
- 自然言語の生成
- "テキスト入力候補": テキストの生成と編集
- "埋め込み": テキストの検索、分類、比較
- コードの生成: コードの生成、編集、説明
- イメージの生成: イメージの生成と編集
Azure OpenAI と Azure AI サービスの関係
Note
2023 年 7 月時点で、Azure AI サービスには、以前 Cognitive Services および Azure Applied AI Services と呼ばれていたものすべてが含まれています。
Azure AI サービスは、AI ワークロードを解決するためのツールです。 使用するサービスは、実行する必要がある内容によって異なります。 特に、Azure AI 言語サービスと Azure OpenAI Service の間には、翻訳、感情分析、キーワード抽出など、重複する機能がいくつかあります。
特定のサービスを使用するタイミングに関する厳密なガイダンスはありませんが、Azure AI 言語サービスは、最小限の調整 (モデルのパフォーマンスを最適化するプロセス) を必要とする広く知られているユース ケースに使用できます。 Azure OpenAI Service は、高度にカスタマイズされた生成モデルを必要とするユース ケースや、探索的研究に役立つ場合があります。
Note
Azure OpenAI と Azure AI 言語サービスの価格は異なります。 こちらを参照してください。
どの種類のモデルを使うかというビジネス上の決定を下す際には、時間とコンピューティングのニーズが機械学習トレーニングにどの程度影響するかを理解することが重要です。 効果的な機械学習モデルを作成するには、大量のクリーン済みデータを使ってモデルをトレーニングする必要があります。 トレーニングの "学習" 部分では、そのデータに最適なアルゴリズムをコンピューターが特定する必要があります。 モデルで解決する必要があるタスクの複雑さと、目的とするレベルのモデル パフォーマンスのすべてが、ソリューション候補を実行して最適なアルゴリズムを決めるまでにかかる時間に影響します。