はじめに
OpenAI の GPT-3.5 および GPT-4 モデルはプロンプト ベースであり、会話インターフェイス用に最適化されています。 プロンプト ベースのモデルでは、ユーザーはテキスト プロンプトを入力してモデルと対話し、モデルはテキスト入力候補またはチャット入力候補でそれに応答します。 この入力候補は、モデルによって入力テキストの後に続けられます。
プロンプトとして何らかのテキストを入力すると、与えられた文脈やパターンに一致するような入力候補がモデルによって生成されます。 たとえば、「デカルトが言ったように、我思う、ゆえに」というプロンプトを AI に与えると、高い確率で「我あり」という入力候補が返されます。
実用レベルでは、プロンプトベースのモデルを使用すると、ユーザーが自由形式のテキストとしてモデルに質問し、モデルが回答を返すことができるアプリケーションを開発できます。 GPT-3.5 と GPT-4 では、アプリケーションのユーザーとマルチターン会話を行うこともできます。
たとえば、入力されたハイキングの好みに基づいてユーザーにハイキングを推奨する AI を構築するとしましょう。 AI は、どのような特性を探しているかをユーザーに質問し、ユーザーが入力した内容に基づいて応答することができます。
では、テキストと入力候補の両方について、および入力候補の品質を向上する方法と、Azure OpenAI を使用してモデルとチャットしてハイキングのおすすめ候補を取得できるシンプルなアプリケーションのビルド方法について詳しく見てみることにしましょう。