Azure OpenAI Serviceで新しくなったコンテンツフィルターとブロックリストについて試してみました。Jailbreak risk detectionのプロンプトインジェクションへの対策についても書いています。

本記事では、OpenAIを使用したシステム構築時に遭遇しやすい問題を解説しています。具体的には、消費トークンの計算方法、AIが生成した文章が途中で途切れたときの対策、そしてタイムアウト時間の設定について詳細に説明します。これらのテクニカルな問題を…

Azure OpenAI Serviceに文書生成モデルのgpt-35-turbo-instructが実装されました。本記事ではデプロイから使用方法、また旧モデルと出力結果との違いを検証したため、その結果について記載します。

「ChatGPT」の自然な対話を可能にするAI言語モデルの魅力と活用例（２）です。ChatGPTの機能を試してみました。

ChatGPTが世の中で普及している中、何が出来て何が出来ないのかという疑問が湧いてきました。 まだ、ChatGPTを触ったことない人やこれから使ってみたいという方におススメです。

企業が自社のデータベースに蓄積した固有情報を検索する場合、モデル自体が固有の情報を知らないため、うまく回答を返すことができないという課題があります。 本記事では蓄積されたFAQ情報を用いて、チャット形式で情報を引き出すような仕組みを構築します。

本記事ではGPT系の自然言語モデルで必ず計算しなければならないトークンについて、考え方や計算方法、実際の計算結果などを示しながら解説を行います。

本記事ではPythonからChatGPT APIを使用する方法を解説します。 ChatGPTで生成する会話内容をAPIから制御する方法についても解説します。

AzureのOpenAI(GPT-3)の埋め込みモデル(Embeddings models)を使って「類似性」「テキスト検索」のそれぞれを使ってQA検索としての機能を比較しました

Azure OpenAI Serviceではチャットのような対話に限らず幅広い自然言語処理のタスクに応用することができます。 今回の記事では一例として「業務メールを必要なものと不要なものに振り分ける」分類タスクをGPT-3のAIに解かせます。

仕事の現場で使われ始めているChatGPTを製品のチートシートとして利用した時、技術情報の分かりやすさと正しさについて確認してみました。本記事では自分が業務で使用しているAzure Machine Learningをベースに質問をします。

話題の GPT-3 を Fine-tunig してみました。ChatGPT の回答と比較しています！

Azureでサービス開始されたOpenAIを利用するまでの記事になります。