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

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。たとえば、 Microsoft と Meta のパートナーシップであるLlama 2 は、独自の AI を構築するためのオープンソース LLM を約束しています。

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。Orca 13B は、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。Kosmos-2やphi-1などの他のモデルは、空間環境とコーディングを視覚化するためにモデルを学習させる背後にあるロジックを理解するのに役立ちます。

ご存知ないかもしれませんが、Microsoft は今年初めにMicrosoft ガイダンスをリリースしました。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

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ため、データ構造の構築がより効果的になることです。

その機能には次のようなものがあります。

• Handlebarsテンプレートに基づく、シンプルで直感的な構文。
• 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 ( ChatGPTなど) のサポート。
• 標準プロンプトよりも高速化するガイダンス アクセラレーション、プロンプト境界を最適化するトークン ヒーリング、形式を強制する正規表現パターン ガイドなど、 Hugging Face モデルとの簡単な統合。

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。これは、作業の複数の層を自動化するのに役立ち、同時に開発コードの明確な構造を提供します。

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。