深入了解Azure OpenAI Service：應用與前景(上)

“A curious kid, eyes filled with sparkles, exploring the AI world, filled with wonders and stories.”

摘要：

Azure OpenAI Service是Microsoft與OpenAI合作開發的一項重要服務，充分利用OpenAI的先進技術，為用戶提供雲端人工智能解決方案。

本文將介紹Azure OpenAI Service的基本概念、運作原理、功能、應用場景，並探討其未來發展和趨勢。

介紹Azure OpenAI Service

簡介

AzureOpenAI Service是Microsoft與OpenAI攜手合作推出的AI雲端服務，透過進行大量的數據訓練，讓AI模型具備自主學習和決策能力，從而支援各行各業的數字化轉型。

此外，Azure OpenAI Service依據OpenAI的GPT（Generative Pre-trained Transformer）架構，為企業和開發者提供一個高性能、可擴展且具有豐富功能的AI平台。

深入了解OpenAI強大的語言模型

OpenAI開發了強大的模型，如GPT-3、Code和DALL-E。目前，Azure OpenAI Service為企業提供GPT-3.5、Codex和DALL•E 2模型。

GPT-3模型通常用於自然語言，Codex模型用於從自然語言生成代碼，而DALL·E 2則可以根據自然語言中的描述創建圖像。

但無論是哪個模型，我們都需要了解其功能，以便有效地將其應用於合適的場景。

(更詳細的內容可以參考微軟官方文檔: https://learn.microsoft.com/zh-tw/azure/cognitive-services/openai/overview )

以GPT-3模型為例。模型名稱為Ada、Babbage、Curie和Davinci。Davinci是能夠根據提供的指令（提示）執行的任務最多的模型。Ada 模型則能處理的任務相對簡單；然而，它是最快，價格也是最低的。

Azure OpenAI Service使用以下命名慣例，以便使用者輕鬆探索它們的能力：

{family}-{capability}[-{input-type}]-{identifier}

按照這個命名慣例，要部署的示例模型是text-davinci-003，其中text表示GPT-3模型。

如果我們想使用Codex模型，那麼模型的名稱可能看起來像code-davinci-002。根據您提供服務的區域和Azure OpenAI Service中當前可用的模型，實際模型名稱會有所不同。

理解關鍵的OpenAI API概念以提高效率

在使用Azure OpenAI Service時，深入了解核心概念在使用Azure OpenAI Service 時能獲得更多的效益。

核心概念包括：

• 提示 (Prompt)
  

• 完成 (Completion)
  

• 權杖 (Token)
  

• 模型 (Model)

簡單地說，您通過API調用提供給OpenAI模型的輸入是提示；API生成的輸出，並返回給您的是完成。

而每個提示與完成都會有相對應的權杖以計算使用的流量；部署的模型則是計價的基準。

例如，當我在Azure OpenAI Studio中輸入“今天在台北的天氣如何？” 它返回“今天的台北天氣晴朗，溫度約為26-29度，您可以放心外出活動。”

我的問題是該示例中的提示，而我得到的回應是完成。

權杖

Azure OpenAI 會藉由將文字分解成權杖來處理文字。 語彙基元可以是字組或字元區塊。 例如，“hamburger” 一詞會分成 “ham”、“bur” 和 “ger” 的語彙基元，而 “pear” 之類的簡短常用字組則是單一語彙基元。 許多語彙基元都會以空白字元開頭，例如 “ hello” 和 “ bye”。

以上述的例子來看，總共使用了81個權杖(請注意，中英文計算的基準有差別)。

(我們可以使用OpenAI提供的Tokenizer計算機來計算權杖數量: https://platform.openai.com/tokenizer。)

Azure OpenAI Service的優點

Azure OpenAI Service的優點包括彈性擴展性以滿足各種需求，保障安全與符合國際標準，提供高性能基於OpenAI的技術，易於使用的開發資源，跨平台支持多種語言和環境，以及強大的生態系統與全球開發者社群支持。

這些優勢確保了Azure OpenAI Service在不同場景下提供高效且安全的AI解決方案。

Azure OpenAI Service還提供了其他以下優點:

• 可擴展性：Azure OpenAI Service可以根據用戶需求提供彈性的運算能力，無論是小型專案還是大型企業需求，皆能得到有效支援。此外，服務還可以根據業務的發展和變化進行擴容或縮容，實現節能和降低成本。
  

• 安全與合規性：Azure OpenAI Service繼承了Microsoft Azure的安全性和合規性，提供多層次的數據保護和隱私控制。此外，Azure OpenAI Service符合GDPR、HIPAA等多個國際標準，讓企業在全球範圍內安心使用。
  

• 高性能：基於OpenAI的先進技術，如GPT-4等，確保用戶可以充分利用最新的AI技術和性能。此外，Azure OpenAI Service 利用了Microsoft的雲端基礎設施，支持現有應用和服務的無縫遷移，也提供高速、穩定的運行環境，無需大規模改動架構，減少遷移成本。可以與Microsoft Azure的其他服務無縫集成，如Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services等，為用戶提供一站式的AI解決方案，滿足各種場景和需求。
  

• 易於使用：Azure OpenAI Service提供了完善的開發文檔、範例程式碼和API，讓開發者可以快速熟悉和上手。此外，其豐富的工具和資源也能為開發者節省時間，加速開發進程，降低技術門檻。
  

• 跨平台：Azure OpenAI Service支持多種編程語言，如Python、C#、Java等，讓開發者可以方便地將Azure OpenAI Service整合至不同平台和專案。此外，Azure OpenAI Service還提供了多種SDK和客戶端庫，方便開發者根據自身需求進行客製化開發，實現更高效的整合和應用。跨平台支持有助於保證應用在不同環境下的兼容性以滿足用戶對高性能AI服務的需求。
  

• 生態系統：作為Microsoft和OpenAI的產品，Azure OpenAI Service得到了全球開發者社群的廣泛支持。這意味著開發者可以輕鬆找到技術問題的解答，參與社群討論，以及獲得與同業相關的最新資訊。

在本文的第一部分中，我們介紹了Azure OpenAI Service的概念和運作原理，也討論Azure OpenAI Service的模型、命名慣例和核心API概念，並闡述Azure OpenAI Service相對於其他競爭對手的優勢。

接下來，在文章的第二部分，我們將著重介紹Azure OpenAI Service在商業、醫療和自動化流程等多個領域的應用場景。

最後，我們將簡述如何註冊Azure帳戶和使用Azure OpenAI Service，以及展望Azure OpenAI Service的未來發展和趨勢。