7章：Generative AI for Beginners講座( by Microsoft)まとめ
概要
URL
Generative AI for Beginners
https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/translations/ja-jp/
GitHub
目次
| No. | レッスンへのリンク | 学ぶ内容の概念 | 学習目標 |
|---|---|---|---|
| 0 | このコースを始めるための準備 | テクノロジーのセットアップとコースの枠組み | レッスンが成功したと分かるゴール設定 |
| 1 | 生成 AI と大規模言語モデルの紹介 | 概念: 生成 AI と現在のテクノロジー環境 | 生成 AI とは何か、そして大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。 |
| 2 | 様々なLLMの調査と比較 | 概念: さまざまな大規模言語モデルのテスト、反復、および比較 | ユースケースに適した AI モデルを選択 |
| 3 | 責任ある生成 AI の利用 | 概念: ファウンデーションモデルの限界と AI に伴うリスクを理解する | 責任ある生成 AI アプリケーションの開発方法を学ぶ |
| 4 | プロンプト・エンジニアリングの基礎 | Code/概念: ハンズオン形式でプロンプト・エンジニアリングのベストプラクティスを学ぶ | 出力結果を改善するため、プロンプト・エンジニアリングのテクニックを取り入れる |
| 5 | 高度なプロンプトの作成 | Code/概念: プロンプトに様々なテクニックを取り入れ、プロンプト・エンジニアリングの知識をより深める | 出力結果を改善するため、プロンプト・エンジニアリングのテクニックを取り入れる |
| 6 | テキスト生成アプリケーションの構築 | Code: コード：Azure OpenAI を使用してテキスト生成アプリを構築する | トークンと温度を効率的に使用しモデルの出力を変化させる方法を理解する |
| 7 | チャットアプリケーションの構築 | Code: チャット アプリケーションを効率的に構築および統合するための手法。 | AI を利用したチャット・アプリケーションの品質を効果的に監視し維持するための重要なキーメトリクスと注意点を把握する |
| 8 | Vector Databases を利用した検索アプリケーションの構築 | Code: セマンティック検索とキーワード検索の違いについて学ぶ。テキストの埋め込みについて学び、検索への適用方法を理解する | 埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する |
| 9 | 画像生成アプリケーションの構築 | Code: アプリケーション開発で画像生成が役立つ理由 | 画像を生成するアプリケーションを構築する |
| 10 | ローコード AI アプリケーションの構築 | Low Code: Power Platform における生成 AI の概要 | 教育系スタートアップ企業がローコードで学生の課題追跡アプリを構築する |
| 11 | Function Calling との統合 | Code: Function Calling とアプリケーションにおける用途 | 外部 API からデータを取得するため Function Calling を設定する |
| 12 | AI アプリケーション用の UX デザイン | 概念: 透明性と信頼性を備えたAIアプリケーションの設計 | 生成 AI アプリケーションの開発時に UX デザインの原則を適用する |
| xx | 学習の継続 | 各授業の内容をさらに進めるための参考リンク! | 生成 AI の技術をマスターするために |
7.チャットアプリケーションの構築
- 学ぶ内容の概念: Code: チャット アプリケーションを効率的に構築および統合するための手法。
- 学習目標: AI を利用したチャット・アプリケーションの品質を効果的に監視し維持するための重要なキーメトリクスと注意点を把握する
ビデオの要約 by YouTube Summary with ChatGPT & Claude
- in English
This video, titled "07 - Building Chat Applications with Generative AI" on YouTube, presented by Jasmine Greenaway, focuses on the intricacies of developing chat applications enhanced by generative AI. It starts by differentiating between traditional chatbots, which operate on predefined scripts, and generative AI-powered chat applications that can generate contextually relevant responses in real-time. Greenaway emphasizes not just the intelligence of chat applications but also their performance and user experience.
Key points covered include:
Differences between Chatbots and Generative AI Chat Applications: Chatbots are limited to scripted responses, while generative AI chat applications can provide dynamic, context-aware answers.
Building and Integrating Chat Applications: The process begins with leveraging APIs and SDKs to utilize existing functionalities, thereby speeding up development and focusing on unique application aspects.
Enhancing User Experience (UX): Importance is placed on general UX principles and additional considerations unique to chat applications, such as maintaining context, personalization, and accessibility for users with visual, auditory, motor, or cognitive impairments.
Fine-Tuning for Customization: Fine-tuning pre-trained models with domain-specific data is discussed, using Azure Open AI as an example to demonstrate how selecting a base model, training data, and hyperparameters can customize the application to meet specific needs.
Performance and Metrics: The significance of tracking performance metrics like response time, user satisfaction, precision, recall, and detecting anomalies to ensure the application meets the best standards.
Responsible AI Use: Greenaway concludes with a note on the importance of using AI responsibly, adhering to principles that ensure trust, inclusivity, and harm prevention, highlighting Microsoft’s approach to responsible AI development.
The presentation aims to provide a comprehensive overview for beginners on how to build effective and responsible chat applications using generative AI, stressing the balance between technical performance and ethical considerations.
- in Japanese
このビデオ「07 - Building Chat Applications with Generative AI」では、Jasmine Greenawayが、生成AIを活用したチャットアプリケーションの開発について解説しています。伝統的なチャットボットが定義済みのスクリプトに基づいて動作するのに対し、生成AIを搭載したチャットアプリケーションは、リアルタイムで文脈に応じた回答を生成できる点が異なると強調しています。Greenawayは、チャットアプリケーションの賢さだけでなく、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスの重要性にも焦点を当てています。
主なポイントには以下のものが含まれます：
チャットボットと生成AIチャットアプリケーションの違い：チャットボットはスクリプトに限定された回答をするのに対し、生成AIチャットアプリケーションは動的で文脈に応じた答えを提供できます。
チャットアプリケーションの構築と統合：APIやSDKを利用して既存の機能を活用することから始め、開発を加速し、アプリケーションの独自の側面に焦点を当てます。
ユーザーエクスペリエンス（UX）の向上：一般的なUX原則の重要性と、コンテキストの維持、パーソナライゼーション、視覚、聴覚、運動、認知障害を持つユーザーのアクセシビリティなど、チャットアプリケーション独自の追加考慮事項に重点を置きます。
カスタマイズのためのファインチューニング：ドメイン固有のデータで事前訓練されたモデルをファインチューニングすることが議論され、基本モデルの選択、訓練データ、ハイパーパラメータの選択を通じて、特定のニーズに合わせてアプリケーションをカスタマイズする方法を示しています。
パフォーマンスとメトリック：応答時間、ユーザー満足度、精度、リコール、異常の検出などのパフォーマンスメトリクスを追跡し、アプリケーションが最高の基準を満たしていることを確認する重要性。
責任あるAIの使用：AIを責任を持って使用する重要性について、ユーザーの信頼、包摂性、害の防止を確保し、間違いが発生した場合の改善と修正措置を提供することが強調され、Microsoftの責任あるAI開発に対するアプローチが紹介されます。
このプレゼンテーションは、技術的なパフォーマンスと倫理的な考慮のバランスを強調しながら、生成AIを使った効果的で責任あるチャットアプリケーションの構築について、初心者に包
括的な概観を提供することを目的としています。
コンテンツの要約 by ChatGPT
- AIパワードチャットアプリケーションの開発に関する包括的なガイドを提供
- 機能性、ユーザーエクスペリエンス、チャットサービスの品質を向上させるために生成AIを統合することに焦点を当てる
- 効率的なチャットアプリケーションの構築と統合、特定のユースケースのカスタマイズ、責任あるAI実践に従って品質を監視・維持する重要性について説明
- 従来のチャットボットとAIパワードチャットアプリケーションの違いを概説し、後者が生成AIモデルのおかげでオープンドメインの議論を行い、進化する会話の文脈に適応できる能力を強調
- SDKとAPIを利用してこれらのアプリケーションを構築する利点を議論し、スケーラビリティ、パフォーマンス、およびメンテナンスの容易さのためにプリビルト機能を使用する利点を強調
- AIによって駆動されるチャットアプリケーション特有のユーザーエクスペリエンス（UX）に関する考慮事項について詳述し、あいまいさの取り扱い、コンテキスト保持、パーソナライゼーションのメカニズムを含む
- ドメイン固有のアプリケーションのために、ドメイン固有の言語モデル（DSL）の活用または一般的なAIモデルのファインチューニングを提案し、特殊な文脈内でより良く理解し、相互作用する
- 高品質なチャットアプリケーションの基準を概説し、パフォーマンスとユーザー満足度を測定するための主要な指標と、マイクロソフトのフレームワークに基づく責任あるAI実践の実装を含む
- AIパワードチャットアプリケーションが公平で、包括的で、透明で、説明責任があることを確保
Tips
TODO 追記
