セキュリティ & コンプライアンスに関する Microsoft 365 ライセンス ガイダンス Microsoft Purview を使用して、AI の使用に関連するリスクを軽減および管理し、対応する保護とガバナンス制御を実装します。 Microsoft Purview Data Security Posture Management for AI には、使いやすいグラフィカル ツールとレポートが用意されており、organization内での AI の使用に関する分析情報をすばやく得ることができます。 ワンクリック ポリシーは、データを保護し、規制要件に準拠するのに役立ちます。 AI 用データ セキュリティ体制管理を他の Microsoft Purview 機能と組み合わせて使用して、Microsoft 365 CopilotとMicrosoft Copilotのデータ セキュリティとコン
Azure OpenAI利用について、よく聞かれる質問についてまとめてみました。 この記事はGitHubで管理されています。これも追加したらいいんじゃない？という内容はプルリクエストまたは本記事へのコメントでお気軽にお寄せください！ 実際にOpenAIのモデルを使わなくても基本料金はかかりますか？ いいえ。基本的には使った分（トークン≒入出力をさせた文量）だけの従量課金制です、使わなければ課金されないし、逆に使った分だけ青天井で課金されます。 「基本的には」というのはファインチューニング（微調整）をしたモデルを使う場合にはホスティング費用が基本料金としてかかったり、PTUと呼ばれる特殊な料金形態（前払い容量予約のようなイメージ）の場合は使用量にかかわらず予約分だけ課金されます。 プロンプトのログを取りたいのですが、標準機能でできますか？ Azure OpenAIだけではプロンプトのログを取
こんにちは、igaです。 先日は台風の影響が出る前に出かけられて、リフレッシュできました。 今回は、Azure OpenAIとチャットする際に、独自データを使用してみます。 独自データの使用（原文の表記はon your data）は、2023年8月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 techcommunity.microsoft.com 独自データの使用（以降、on your dataと表記します）により、例えば企業内ドキュメントやFAQをAzure OpenAIに検索させることで、ユーザーからのチャットでの問い合わせに対して企業内ドキュメントやFAQを検索した結果をAzure OpenAIがチャットの応答として返すことができるようになります。 今回は、on your dataを利用するまでの流れを試したいと思います。 on your dataのポイント on your d
【AI】新たに搭載されたChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能とその使い方 ※2023年7月21日作成 ※2023年8月14日改訂：無料ユーザーが8/9から使用可能に。設定アイデアに「（7）キャラクター設定」を追加 ChatGPTを自分のAIアシスタントにするCustom Instructions機能搭載 1．Custom instructionsとは？ ■ChatGPTに新たな機能「Custom instructions（カスタム指示）」が搭載された．OpenAI社のリリースでは2023年7月21日から有料のChatGPT Plus会員から利用できるようになり，8月9日からは無料ユーザーも使用できるようになった． ■Custom Instructionsは，ユーザーのニーズに合わせてChatGPTを調整できるカスタム指示であり，専門知識の調
Microsoft 製品のロゴ・アイコン・画像 配布URL一覧 （Azure、Power Platform、M365など）MicrosofticonPowerBIPowerPlatformMicrosoft365 はじめに 社内で資料を作成するときに、AzureやPower Platformのロゴ・アイコンが必要なときありますよね。ネットから適当にダウンロードしてきたりしていないですよね🤔 ロゴ・アイコン管理ツール 私はEagleという画像の管理ツールを使用しています。 ロゴやアイコンは集めだすと何万個にもなるため、軽快に検索でき、ドラッグ＆ドロップでパワポなどに貼り付けられるため使用感がとてもいいです。ぜひ試してみてください😁 使い方はこちらから。 Microsoft系ロゴ・アイコン一覧 本題のロゴ・アイコンリンク集です。使用方法については、それぞれのアイコンページの利用方法に則って
はじめに Microsoft Build 2023 で発表のあった Azure OpenAI on your data のパブリックプレビューが開始されました。「on your data」の名前の通り、Azure OpenAI Studio の Chat Playground 上で Azure Cognitive Search のデータを参照し、モデルが知らない内容を答えられるようにしてからノーコードでAzure AD 認証付きチャットアプリのデプロイまでやってしまうという機能です。 内部アーキテクチャ 「on your data」の仕組みは以下のようなアーキテクチャになっていると考えられます。考えられますというのは、Azure Cognitive Search からの Grounding の処理が on your data REST API 内部で行われるため、詳細が隠蔽されているためで
みなさん、こんにちは！ 福岡オフィスの青柳です。 前回のブログ記事では、「Azure OpenAI Service」を使ったチャットボットWebアプリを「Microsoft Azure」環境上に構築する手順をご紹介しました。 ご紹介した環境は、比較的シンプルな構成で実現できるものの、もしかするとネットワーク的なセキュリティ面で不安に感じる方もいらっしゃるかもしれません。 と言うのも、利用しているAzureの各サービス「Azure Open AI Service」や「Azure App Service」は、デフォルトではインターネットを経由して利用するようになっています。 そのため、悪意のある人間がこれらのサービスに対して不正なアクセスを試みたり、通信内容の盗聴を試みることが考えられます。 もちろん、サービスに対する通信はTLSやHTTPSで暗号化されていますし、APIキーやIDプロバイダ
バージョン 0301 の価格 $0.002 per 1K tokens 参考 Introducing new and updated models to Azure OpenAI Service Azure OpenAI Service pricing 2.3. 最大トークン (gpt-35-turbo-16k) gpt-35-turbo-16k シリーズの登場は、これまで gpt-35-turbo の最大トークン 4,096 がボトルネックになっていたユースケースの突破口になりそうです。 ちなみに、gpt-35-turbo-16k も gpt-35-turbo と同じく cl100k_base エンコーディングを使っていますので、日本語に換算すると入出力合計で約 15,000 文字程度を一連の会話の中で扱うことができるようになります。 ただし、最大トークンが大きいモデルの場合、Recen
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能 米Microsoftは6月19日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-3.5」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」上で使える「Azure OpenAI Service」に、新機能「On Your Data」を追加した。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でチャットAIに参照させられるという。まずはパブリックプレビュー版を提供する。 これにより、社内で分からないことがあったときに何でも質問できるAIチャットbotなどを作成しやすくなるという。 Microsoftが提案する活用例では、ユーザーの「サポートチケットはどうやって作る？」（How do I create a s
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Azure 上で OpenAI をエンタープライズ利用するアーキテクチャがガンガン出てくるので自分用にメモ 1. ChatGPT × Cognitive Search を使ったエンタープライズサーチ 今一番バズってるアーキテクチャ。組織内の大量のドキュメントを ChatGPT で検索できる。多くの企業がまずこのアーキテクチャで実装を始めている。MS 公式 Tech Blog 記事は 153K Views というとんでもない View 数を記録。 ChatGPT(gpt-35-turbo)モデルでトレーニングされたデータに基づい
※ この記事の内容は先日のQiita Nightでお話ししたことと一部重複します。 Qiita NightではLTの制限時間(10分)に収めるため、結構端折りました。 はじめに ChatGPTが登場してから数ヶ月が経ちました。 ChatGPTをはじめとしたGenerative AIは完全に現在のIT業界のトレンドとなっています。 今や多くの企業でChatGPT APIをサービスに組み込んで顧客提供を開始したり、自社の社内システムに組み込んだりと積極的に利用するようになりました。 私もGenerative AIが無くなると業務に支障が出るレベルで利用しています。 そして、2023年5月時点ではChatGPTのAPIを利用する方法として、本家OpenAI社が提供しているAPIを利用する方法とMicrosoft社が提供しているAzure OpenAI ServiceのAPIを利用する方法の2つが
OpenAIのGPT-4 APIのウェイティングリストに申し込むと、メールで以下のような内容が送られてきます。 While we ramp up, invites will be prioritized to developers who have previously build with the OpenAI API. You can also gain priority access if you contribute model evaluations to OpenAI Evals that get merged, as this will help us improve the models for everyone. OpenAI APIで開発したことがある開発者に優先的に招待します。また、OpenAI Evalsにモデル評価を投稿し、それがマージされた場合にも、優先的にアク
GPT-4の概略マルチモーダルモデル。 司法試験で上位10%の成績(GPT-3.5は下位10%の成績) 6ヶ月間調整が行われた。 事実性、操縦性、倫理性ともに最高のスコア パフォーマンスの結果を正確に予測出来た初めての言語モデル。 ChatGPT Plusで先行利用可能 APIは順次公開(ウェイトリストあり) 画像処理についてはある1社と提携しながら準備中 OpenAI EvalsというAIモデルの性能を自動評価するフレームワークをオープンソースで公開。これにより誰でもフィードバックが可能に。 私たちは、ディープラーニングのスケールアップを目指すOpenAIの取り組みの最新マイルストーンであるGPT-4を作成しました。GPT-4は大規模なマルチモーダルモデル（画像とテキストの入力を受け付け、テキスト出力を出す）で、多くの実世界のシナリオでは人間より能力が劣るものの、様々な専門的・学術的ベン
生の json ファイルは以下です。 {"input": [{"role": "system", "content": "Complete the phrase as concisely as possible."}, {"role": "user", "content": "Once upon a "}], "ideal": "time"} {"input": [{"role": "system", "content": "Complete the phrase as concisely as possible."}, {"role": "user", "content": "The first US president was "}], "ideal": "George Washington"} {"input": [{"role": "system", "content": "Com
Azure OpenAI GPT-4 Public Preview Waitlist の利用申請が通りましたので試してみました。 今回は、下記に説明するように 600 行の COBOL コードを Java のコードに移行しました。（以降にかかった時間は、数時間〜約半日） 実際に利用したコードは コチラ：https://github.com/tanto259/cobol-course/blob/main/Module%2016/HOSPEDIT.cbl この検証に、GPT-4-32k のモデルを使用しました。32k を利用すると、大量のトークンを扱えるようになるので、このような 600 行程度のコード解析であれば余裕でやってくれます。 ※ ちなみに私は COBOL は全く知りませんが、Azure OpenAI GPT-4-32k の力を借りて なんとか Java のコードには変換できました
昨年末から急激に話題を呼んだChatGPT、その内部的なバージョンアップであるGPT-3.5とGPT-4はいずれもMicrosoftから強力な支援を受けた米OpenAIという企業が独占的に提供する大規模言語モデル（LLM）だ。 それに呼応するかのように、Meta社からはLLaMA（ラマ）がリリースされ、LLaMAをChatGPTとの1万3千回の会話データで微調整したAlpaca（アルパカ）、AlpacaをShareGPT（GPTとの会話を有志がオープンにしたもの）のデータで微調整したVicuna（ビクーニャ）といった派生モデルが次々と登場した。 しかし、LLaMAはMeta社の意向により「アカデミック用途限定」という縛りがある。またGPTの出力にはOpenAIの利用規定で「GPTの出力結果を元にGPTに対抗できる強力なAIを作ってはいけない」という制約があるため、AlpacaもVicuna
本記事では、OpenAIとAzure OpenAI Serviceの違いと移行方法について解説します。それぞれのプラットフォームの概要を紹介し、両者の機能や価格、利用制限、サポートなどの違いを比較していきます。さらに、移行における注意点や事前準備を説明し、スムーズな移行を実現するための手順とベストプラクティスを提供します。この記事を通じて、AI開発者やエンジニアが適切なプラットフォームを選択し、効果的な移行が行えるようになることを目指しています。 スムーズな移行のための手順とベストプラクティス 本章では、Pythonで実際の移行プロセスをステップバイステップで紹介し、効率的かつ円滑な移行を実現するためのベストプラクティスを提案します。 OpenAIとAzure OpenAI Serviceの互換性が非常に高く、以下の変更を行うだけで簡単に移行できます。 ※セキュリティを考慮して環境変数に設
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 Azure にもOpenAIサービスがやってきた！ こんにちわ。九州支社のとみ（とみーとも言う）です。 最近ChatGPTのAPIがついにリリースされまして、もちろん私もドハマりしています。やっぱり触れてみれば見るほどモデルに対する理解が進んできてますが、それと同時に「プロンプトエンジニアリング」という言葉が生まれてきた点についてなんだか複雑な気持ちを抱いていたりします。 本当は、ChatGPT APIに関する話をしたいなとも思ったんですが、こいつが思った以上の底なし沼でして・・もう
米OpenAIが発表した高性能対話AI「ChatGPT」。2022年末のリリース以来、関連記事をネット上で目にしない日はないと言っても過言ではないだろう。3月14日には、次世代大規模言語モデル「GPT-4」も登場。ChatGPTでも有料会員向けに提供を始め、さらなる盛り上がりを見せている。 一方で、ChatGPTの利用禁止に踏み切る企業も少なくない。例えば、米国の金融大手のJPモルガン・チェースは従業員のChatGPT利用を制限した。同じく米国のバンク・オブ・アメリカでも利用が禁止になったと報道があった。同社のブライアン・モイニハンCEOは、金融業界でこの種のテクノロジーを解禁するためには「いくつかすべきことがある（some work to do）」と発言したという。 OpenAIと米ペンシルベニア大学の研究者らは17日、「GPTはGPT：LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察
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