Azure OpenAI Service の GPT-4o mini 要点まとめ
[補足] 日本語のトークン効率 GPT-4o 以降のモデルは o200k_base という新しいエンコーディングが使われていて、英語以外のローカル言語のトークン効率が向上しています。日本語において GPT-4 Turbo 以前の cl100k_base が使われているモデルと比較すると、OpenAI による GPT-4o のリリース記事の例では約 30%、個人的な検証の結果では約 27% トークン効率が向上していました。 参考 GPT-4 and GPT-4 Turbo models Hello GPT-4o OpenAI 言語モデルで日本語を扱う際のトークン数推定指標 OpenAI 言語モデルごとのエンコーディング一覧 リージョン 執筆時点 (API 公開時点) で GPT-4o mini は Global standard デプロイと Standard デプロイの両方で East US
AzureでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版（運用編１） - Taste of Tech Topics
こんにちは、Elastic認定資格３種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格（Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer） こちらはAzure編の記事になります。 AzureでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイントの記事一覧は以下です。 ①構築編 acro-engineer.hatenablog.com ②運用編2 ＜運用編２ 近日公開予定!!＞ 本記事では運用編1として、Elastic Cloudを運用するにあたり必要な各種設定を実施する手順を紹介します。 はじめに 1. Monitoring設定（Metric／Logs） 2. Snapshot設定 3. 監視設定 まとめ
RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解」と題しまして、マイクロソフトが提供するRAG導入のためのリファレンスアーキテクチャについて解説します。 ※ 本記事の内容がベースとなっているオンラインセミナーのアーカイブが以下のYouTubeで配信されています。ぜひ見てね!! Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャとは？ マイクロソフトは、Azureでのシステム構築に役立つ様々な設計パターン（リファレンスアーキテクチャ）を提供しています。これらのパターンを参考にすれば、問題なく簡単にシステムを構築することが可能です。ゼロから設計を始める必要はありません。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/brows
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