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Azure OpenAI Service offre des outils puissants pour utiliser les modèles d’IA génératifs avancés d’OpenAI. Ces modèles sont capables de produire du texte, des images et même du code de type humain et révolutionnent diverses industries. En comprenant et en optimisant divers paramètres, vous pouvez améliorer considérablement les performances et la précision de ces modèles pour des applications spécifiques. Ce blog explore les paramètres clés disponibles dans Azure OpenAI, la manière dont ils influencent le comportement du modèle et les meilleures pratiques pour les adapter à vos besoins.

Que sont les paramètres dans Azure OpenAI ?

Dans Azure OpenAI, les paramètres sont des paramètres qui vous permettent de contrôler et d’affiner le comportement et la sortie des modèles d’IA. En ajustant ces paramètres, tels que la température, le nombre maximal de jetons et les méthodes d’échantillonnage, vous pouvez influencer le degré de déterminisme, de créativité ou de diversité des réponses générées. Cette personnalisation permet aux modèles de mieux répondre à des besoins et des cas d’utilisation spécifiques, améliorant ainsi leurs performances et leur pertinence pour diverses tâches.

Paramètres Azure OpenAI

1. Sélection du modèle

Azure OpenAI propose différents modèles, chacun avec des capacités et des caractéristiques de performances uniques. La sélection du bon modèle est cruciale pour obtenir les résultats souhaités. Les principaux modèles comprennent :

• GPT-3/4: Polyvalent et puissant, adapté à un large éventail de tâches.
• LUI DONNER: Spécialisé dans la génération d’images à partir de descriptions textuelles.
• TTS (Texte pour parler): Convertit le texte écrit en discours au son naturel, idéal pour les applications telles que les assistants vocaux, les livres audio et les fonctionnalités d’accessibilité.
• Chuchoter: Modèle parole-texte avancé qui transcrit avec précision la langue parlée en texte écrit, adapté à des tâches telles que la transcription, les commandes vocales et la reconnaissance vocale en temps réel.
• Modèles d’intégration : Créez des représentations vectorielles de texte, en capturant la signification et le contexte des mots et des expressions pour permettre des tâches telles que la recherche sémantique, la classification de texte et les systèmes de recommandation.

2. Température

Le Température Le paramètre régule le caractère aléatoire des réponses du modèle. Une valeur plus élevée conduit à des sorties plus aléatoires, tandis qu’une valeur inférieure garantit que la sortie est plus déterministe et ciblée.

• Basse température (0-0,3): Cela produit des résultats plus ciblés et prévisibles, ce qui le rend idéal pour les tâches nécessitant des réponses précises.
• Température moyenne (0,4-0,7): Équilibre la créativité et la précision. Convient aux tâches à usage général.
• Haute température (0,8-1,0): Cette température génère des réponses diverses et créatives. C’est utile pour le brainstorming ou l’écriture créative.

3. Nombre maximum de jetons

Nombre maximum de jetons définit la longueur maximale de la réponse générée. Un jeton représente généralement un seul mot ou une partie de mot.

• Réponses courtes (10-50 jetons): Convient aux réponses concises ou aux réponses en une seule phrase.
• Réponses moyennes (50-150 jetons): Idéal pour les paragraphes ou les explications détaillées.
• Réponses longues (150+ jetons): Idéal pour les articles complets ou le contenu approfondi.

4. Top-p (échantillonnage de noyau)

Top-p (ou échantillonnage de noyau) contrôle la diversité de la sortie en considérant uniquement les jetons les plus probables dont la probabilité cumulée est supérieure à un certain seuil. Il varie de 0 à 1.

• Bas haut-p (0-0,3) : limite le modèle aux jetons les plus probables, produisant des réponses très déterministes.
• Haut moyen-p (0,4-0,7) : équilibres entre diversité et probabilité, fournissant des résultats variés mais sensés.
• Haut haut-p (0,8-1,0) : Permet des réponses plus diverses et créatives, adaptées aux tâches nécessitant un large éventail de possibilités.

5. Pénalité de fréquence

Pénalité de fréquence décourage le modèle de répéter les mêmes jetons. Il va de 0 à 1, les valeurs plus élevées réduisant la répétition.

• Faible pénalité (0-0,3) : Impact minimal sur la répétition, utile pour les tâches où la répétition de phrases clés est importante.
• Pénalité moyenne (0,4-0,7) : Équilibre la répétition et la variété, adapté à la plupart des tâches générales.
• Pénalité élevée (0,8-1,0) : Décourage fortement la répétition, idéal pour l’écriture créative ou le brainstorming.

6. Pénalité de présence

Pénalité de présence affecte la probabilité du modèle d’introduire de nouveaux sujets ou de nouvelles idées. Il va de 0 à 1, les valeurs plus élevées encourageant davantage de contenu nouveau.

• Faible pénalité (0-0,3) : cela maintient le contenu concentré sur les sujets existants, ce qui est utile pour une analyse détaillée ou des questions de suivi.
• Pénalité moyenne (0,4-0,7) : Cette pénalité encourage un niveau modéré de nouvelles idées, adapté à une génération de contenu équilibrée.
• Pénalité élevée (0,8-1,0) : Favorise l’introduction de nouveaux sujets, idéal pour un brainstorming créatif ou une écriture exploratoire.

Meilleures pratiques pour le réglage des paramètres Azure OpenAI

1. Comprendre la tâche : Définissez clairement le but de votre tâche et sélectionnez les paramètres qui correspondent à vos objectifs.
2. Expérimentez et itérez : Commencez avec les valeurs par défaut et ajustez progressivement les paramètres en fonction des performances et du résultat souhaité.
3. Compromis d’équilibre : Lors du réglage des paramètres, tenez compte des compromis entre créativité, précision et coût de calcul.
4. Utiliser plusieurs paramètres : Combinez différents paramètres pour affiner le comportement du modèle pour des cas d’utilisation spécifiques.
5. Surveiller et évaluer : Surveillez en permanence les performances du modèle et ajustez si nécessaire pour maintenir des résultats optimaux.

L’optimisation des paramètres Azure OpenAI est essentielle pour adapter le comportement du modèle afin de répondre à des besoins spécifiques. En comprenant et en ajustant efficacement ces paramètres, vous pouvez exploiter tout le potentiel d’Azure OpenAI et obtenir des résultats supérieurs pour un large éventail d’applications. Qu’il s’agisse de générer du contenu, de développer du code ou d’explorer de nouvelles idées, les bons paramètres vous aideront à tirer le meilleur parti de vos modèles d’IA.