1个核心概念，多种交互体验｜解密Azure OpenAI

开发人员可使用 Azure OpenAI 的多种先进模型打造应用程序构建新体验。例如：

• GPT-3 基于自然语言输入生成内容的大型语言模型

• Codex 直接将自然语言指令翻译为代码

• DALL-E2 用自然语言描述生成逼真图像和艺术作品的新模型

目前 OpenAI 已经能为 Microsoft 的许多体验提供支持。例如使用 Power Platform 中的 Copilot，用户可以编写 Power Fx 命令实现自动化流程；以及最近发布的 Designer 应用程序，它使用 DALL-E2 模型解读文本描述，生成图像甚至艺术作品。

通过 Azure OpenAI，用户将获得从大规模的 Azure 托管服务到提供企业级安全保障的一系列应用程序构建体验。

*Azure OpenAI 的安全性建立在跨越强身份验证、基于角色的访问控制、配置虚拟网络和私人终端的能力之上。Azure 的所有服务均是如此。

Azure OpenAI 服务还集成了支持内容过滤的负责任的AI工具，及时捕获输入、输出中包含的不当内容。通过遵循负责任的AI原则，可以检测并减少错误使用。

这不是基于传统的人工智能机器学习意义上的模型训练，OpenAl 仅仅使用自然语言文本就可以实现更具动态性、交互性和差异化的构建体验。

用户仅需输入一个文本字符串或一个提示，这可以是一个不完整的陈述、问题或者任何您希望模型添加的内容。

如果模型具备充分的上下文语境，无需额外输入或训练即可生成满足用户需求的输出，这种情况称之为  零样本学习 Zero Shot 。如果您确实需要对模型进行更多引导，您可以输入一些希望模型如何表现的描述，比如一个问答对，这种现场学习的情况通常称之为 小样本学习 Few Shot 。

在一个自定义应用程序中，用户只需几行代码即可调用 OpenAl 服务。

以一家绿色能源公司为例，如果您需要跟踪最新的趋势和信息，首先要对各种来源文档中的大量结构化数据建立理解。

您可以使用自然语言向应用程序提问，该应用程序会调用 Azure Cognitive Search 查找与问题相关的文本文档，对文档进行排名并显示排名靠前的文档。如果您需要多个文档中的数据，应用程序可将它们传至 Azure OpenAl ，让其读取并充分理解之后，利用 GPT-3 模型生成答案。

如果您需要从零开始创建应用程序，Azure OpenAl Studio 还提供了一些基础范例供您选择：

• Summarize Text 归纳文本

• Classify Text 文本分类

• Natural Language to SQL 自然语言转为SQL

• Generate New Product Names 生成新的产品名称

Azure OpenAl 还支持微调，用户可以通过提供额外数据，专门化其中一个基本模型。

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