生成AIにおけるタスクの概念：知能システムの構築要素

生成AIのタスク概念：知能システムの要素

大企業のための生成型AI：ガバナンスからAPIの集約まで、パート1

テック愛好家やビジネスリーダーの皆さん、ようこそ！私は、世界中で波紋を広げているトピックに捧げられた一連のブログ投稿を始めることに興奮しています — 生成型AIです。

エンタープライズ生成型AIの魅力的な世界に深く入り込むにつれて、ガバナンス、セキュリティ、可視性などの高レベルな概念だけでなく、APIの集約や生成型AIアーキテクチャの理解といった実践的なガイダンスも探求していきます。

AI領域のベテランであるか、好奇心旺盛な初心者であるかに関わらず、このシリーズでは、大企業が生成型AIの力を利用してイノベーション、効率、価値を実現する方法に光を当てます。複雑な問題に取り組み、専門用語を解説し、具体的な洞察を提供することで、AIの世界を自信を持って進む手助けをします。さあ、一緒にビジネステクノロジーの未来へのエキサイティングな旅に出発しましょう。一緒にAIの謎を解明しましょう！

免責事項：この記事は、Azureに特化していないアーキテクチャの概念の概要を提供していますが、私はMicrosoftのソリューションアーキテクトであるため、場合によってはAzureのサービスを使用して説明されます。

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タスク

最初のピットストップは「タスク」です。AIの大局において、タスクは小さながらも強力な歯車であり、車輪を回転させる役割を果たします。タスクは、Language Model (LLM) があなたのために実行できるよく定義された作業の単位であり、(AI) システムの構築要素となります。

タスクという言葉を使うとき、入力と出力が指定されたアクションを指しています。各タスクの実行は独立しており、過去や将来の実行に依存しません。それは独立した操作であり、独自のバブルで動作します。

タスクにはLLMをガイドするためのプロンプトが組み込まれています。これは友人に一連の指示を与えるのに似ています — はっきりと簡潔に伝える必要があります。時にはフューショット例（フューショットは入力と期待される出力のショーケース）を追加する必要があるかもしれませんが、プロンプトを構築する方法はさまざまです…

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