Jay Emery氏とAzure OpenAIでLLMベースのアプリケーションを構築 - #657

Practical AIの記事では、Azure OpenAIを使用してLLMベースのアプリケーションを構築する際の課題と解決策について議論しています。Microsoft AzureのJay Emery氏とのインタビューを特集し、セキュリティ、データプライバシー、コスト管理、パフォーマンスなどの重要な側面をカバーしています。プロンプティング技術、ファインチューニング、Retrieval-Augmented Generation（RAG）によるLLM出力の強化について考察しています。さらに、推論速度を向上させる方法にも触れ、Azure Machine LearningのプロンプトフローとAI Studioを活用した実際のユースケースを紹介しています。この記事は、LLMを採用する企業にとっての実用的な考慮事項を包括的に概説しています。

• •この記事は、LLMアプリケーションを構築する際に、セキュリティ、データプライバシー、コスト、パフォーマンスに対処することの重要性を強調しています。
• •プロンプトチューニング、ファインチューニング、RAGなど、LLM出力を改善するためのさまざまなテクニックを探求しています。
• •モデル選択や並列化など、推論速度を最適化する方法について議論しています。