Microsoft ガイダンスを使用して独自の AI をすばやく構築できます

指針がない場合、モデルは失敗しますが、豊富な指針があれば安全です。

Microsoft は今年を通じて AI の最前線に立っており、レドモンドに拠点を置くテクノロジー大手が関与したプロジェクトがそれを物語っています。 例えば、 ラマ2、Microsoft と Meta のパートナーシップは、独自の AI を構築するためのオープンソース LLM を約束します。

Microsoft からは他にも使用できるオープンソース プロジェクトがあります。 オルカ13B より小規模な AI モデルを構築する予定がある場合に非常に役立ちます。 他のモデル、例えば コスモス2、 と ファイ-1は、空間環境とコーディングを視覚化するためのモデル学習の背後にあるロジックを理解するのに役立ちます。

ご覧のとおり、Microsoft は AI 研究をサポートしており、場合によっては、Orca 13B や Llama 2 など、レドモンドに本拠を置くテクノロジー大手がコミュニティが AI について学べるようにそれらをオープンソースとしてリリースしています。

ご存知ないかもしれませんが、今年初めにマイクロソフトは マイクロソフトのガイダンス. Microsoft ガイダンスを使用すると、最新の言語モデルをより効果的かつ効率的に制御できます。 これにより、生成、プロンプト、および論理制御を単一の連続フローにインターリーブすることができます。

こうすることで、独自の AI を迅速に構築してより強力にすると同時に、その背後に非常に組織化された構造を持たせることができます。

Microsoft ガイダンスを使用して AI を構築する利点

大規模言語モデル (LLM) を構築してプロンプトを表示できるようにする特別なドメイン固有言語 (DSL) による Microsoft ガイダンス。 これは、LLM の変数を入力する直感的な構文を備えており、適切なテンプレート要素で生成プロセスを実行します。

これの良い点は、Microsoft ガイダンスが必要な場合にのみ生成を実行し、それ以外の場合は、 プロンプトに戻るので、データの構築がより効率的になります。 構造。

その機能には次のようなものがあります。

•  シンプルで直感的な構文、ベース ハンドルバー テンプレ化。
•  複数の生成、選択、条件、ツールの使用などを含む豊富な出力構造。
•  Jupyter/VSCode Notebook でのプレイグラウンドのようなストリーミング。
•  スマートなシードベースの生成キャッシュ。
•  ロールベースのチャット モデルのサポート (例: チャットGPT).
•  以下を含むハグフェイスモデルとの簡単な統合 誘導加速 標準のプロンプトよりも高速化するため、 トークンヒーリング プロンプト境界を最適化するため、および 正規表現パターンガイド フォーマットを強制します。

Microsoft ガイダンスの GitHub プロファイルでは、この言語がどのように機能するかについて詳しく説明されていますが、現時点で知っておくべきことは次のとおりです。 作業の複数の層を自動化するのに役立ち、同時に開発の明確な構造を提供します。 コード。

現在 AI モデルを構築している場合は、ぜひ試してみてください。 また、Microsoft ガイダンスが何らかの形で役に立った場合はお知らせください。