本文內容
負責任 AI
如何存取 Azure OpenAI？
比較 Azure OpenAI 和 OpenAI
重要概念
後續步驟
Azure OpenAI 服務提供對於 OpenAI 強大語言模型的 REST API 存取，包括GPT-4、GPT-35-Turbo 和 Embeddings 模型系列。 此外，新的 GPT-4 和 gpt-35-turbo 模型系列現在已達到正式運作。 這些模型可以輕鬆地適應您的特定工作，包括但不限於內容產生、摘要、語意搜尋，以及自然語言至程式碼轉譯。 使用者可以透過 REST API、Python SDK 或 Azure OpenAI Studio 中的 Web 型介面來存取服務。
功能概觀
功能 Azure OpenAI
可用的模型 GPT-4 系列
GPT-35-Turbo 系列
內嵌系列
若要深入了解，請參閱我們的模型頁面。
微調 Ada
Babbage
Curie
Cushman
Davinci
微調目前無法供新客戶使用。
價格 請參閱這裡
虛擬網路支援 & 私人連結支援 是，除非您在資料上使用 Azure OpenAI。
受控識別 是，透過 Azure Active Directory
UI 體驗 Azure 入口網站，適用於帳戶&資源管理，
Azure OpenAI Service Studio，適用於模型探索和微調
建立區域可用性模型 模型可用性
內容篩選 使用自動化系統，根據我們的內容原則評估提示和完成。 將會篩選高嚴重性內容。
負責任 AI
Microsoft 承諾 AI 的進展，由以人為先的原則所驅動。 Azure OpenAI 中可用的生產力模型具有顯著的潛在優點，但是若沒有仔細設計和謹慎的緩和措施，這類模型可能會產生不正確或甚至是有害的內容。 Microsoft 已進行大量投資來協助防範濫用和非預期的損害，其中包括要求申請者顯示妥善定義的使用案例、併入 Microsoft 負責任 AI 使用的準則、建置內容篩選以支援客戶，以及為上線的客戶提供負責任 AI 實作指引。
如何存取 Azure OpenAI？
存取權目前有限，因為我們經歷高需求、即將推出的產品改進，以及 Microsoft 對負責任 AI 的承諾。 目前，我們會與 Microsoft 存在現有合作關係的客戶、較低風險的使用案例，以及致力於納入風險降低措施的客戶合作。
申請表單中包含更具體的資訊。 感謝您的耐心，因為我們必須負責任地讓 Azure OpenAI 能夠更廣泛地進行存取。
請在這裡套用以存取：
[立即套用]
比較 Azure OpenAI 和 OpenAI
Azure OpenAI 服務為客戶提供具有 OpenAI GPT-4、GPT-3、Codex、DALL-E 和 Whisper 模型的進階語言 AI，以及 Azure 的安全性和企業承諾。 Azure OpenAI 會使用 OpenAI 共同開發 API，以確保相容性，並且能夠兩個 API 之間順暢轉換。
透過 Azure OpenAI，客戶可享有 Microsoft Azure 的安全性功能，同時執行與 OpenAI 相同的模型。 Azure OpenAI 提供私人網路、區域可用性，以及負責任 AI 內容篩選。
重要概念
提示&完成
完成端點是 API 服務的核心元件。 此 API 可讓您存取模型的文字輸入和文字輸出介面。 使用者只需要提供包含英文文字命令的輸入提示，模型就會產生文字完成。
以下是簡單的提示和完成範例：
提示：””” count to 5 in a for loop “””
完成：for i in range(1, 6): print(i)
權杖
Azure OpenAI 會藉由將文字分解成語彙基元來處理文字。 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”。
指定要求中處理的語彙基元總數取決於您的輸入、輸出和要求參數長度。 正在處理的語彙基元數量也會影響模型的回應延遲和輸送量。
資源
Azure OpenAI 服務是 Azure 上的新產品供應項目。 您可以使用與任何其他 Azure 產品一樣的方式來開始使用 Azure OpenAI ，一樣可以在 Azure 訂用帳戶中建立資源或服務的執行個體。 您可以深入了解 Azure 的資源管理設計。
部署
建立 Azure OpenAI 資源之後，您必須先部署模型，才能開始進行 API 呼叫並產生文字。 您可以使用部署 API 來完成此動作。 這些 API 可讓您指定要使用的模型。
提示工程
OpenAI 提供的 GPT-3、GPT-3.5 和 GPT-4 模型是以提示為基礎。 使用提示型模型時，使用者要輸入文字提示來與模型進行互動，而模型會使用文字完成對文字提示進行回應。 此完成是模型的輸入文字接續。
雖然這些模型非常強大，但其行為也會對提示非常敏感。 這可讓提示工程成為開發的重要技能。
提示建構可能很困難。 在實務上，提示會設定模型權數以完成所需的工作，但比科學更多的藝術，通常需要體驗和直覺來製作成功的提示。
模型
此服務可讓使用者存取數個不同的模型。 每個模型都提供不同的功能和價格點。
GPT-4 模型是最新的可用模型。 由於此模型系列的高需求存取權目前僅供要求使用。 如需要求存取權，現有的 Azure OpenAI 客戶可以 填寫此表單來套用
目前處於預覽狀態的 DALL-E 模型會從使用者提供的文字提示產生影像。
目前處於預覽狀態的 Whisper 模型可用來轉譯和翻譯語音到文字。
深入了解模型概念頁面上的每個模型。
