openAI 的浪潮从今年 2 月份到现在已经 7 个月了。在这期间，我们开发上线了面向企业的 openAI 垂直行业应用服务，并完成了整个产品端到端的闭关，目前在国内外市场积极营销。
今天给大家介绍一下，怎么用微软 Azure，开启你的 openAI 之旅。
国内的企业和创业者可以考虑使用微软 Azure 服务，下图为微软创业 Hubs 的宣传海报，扫描下图二维码，可以免费领取微软云服务 250 credits，也可以直接联系微软销售团队获取详细信息。
选择模型
- 开始 openAI 实验：访问 Azure AI 实验室，在此界面你可以体验不同的AI模型和其效果。
- 选择模型：不同的项目需求不同，选择合适的模型至关重要。以下是微软提供的模型和详细介绍：
深入实践
1. 了解费用
了解不同模型特点后，你需要了解不同模型的费用。微软提供了清晰的计费界面，从而避免意外开销。
其中 Prompt 指的是向模型输入的 token 数量；Completion 指的是模型输出的 token 数量。token 数量多少在 Azure 上会列出，所以不用担心不知道怎么计算 token。
你可以先选择一个 Context 量少的模型进行实验，不够的话再调整。
2. 参数调整与实验
3. 设置Prompt
Prompt 是决定 AI 输出的关键。合适的 Prompt 能够得到更准确的结果。此处建议的格式是：你希望 ChatGPT 扮演什么角色 + 输出格式是什么。
System message：你现在是一个数据科学家，你需要基于提供的内容进行总结。 如果信息种没有提供，则用 “N/A” 代替。
Example:
- User: 你的输入
- Assistant: 你的输出， 如：{”ID”:xxx;”Name”:xxx; “Address:”xxxx }，
当然你也可以尝试使用英文来写 Prompt, OpenAI 对英文更加友好。
4. 调整参数
温度、Top P 等参数可细致调整，使模型输出更加符合需求。
温度： 控制随机性。降低温度意味着模型将产生更多重复性和确定性的回复。提高温度则会产生更多意想不到或创造性的反应。请尝试调整温度或 Top P，但不要同时调整两者。
Top P：与温度类似，它也可以控制随机性，但使用的方法不同。降低 Top P 会将模型的标记选择范围缩小到更可能的标记。提高 Top P 会让模型从可能性大和可能性小中进行选择。请尝试调整温度或 Top P，但不要同时调整两者。
停止序列： 让模型在所需时间点结束响应。模型响应将在指定序列之前结束，因此不会包含停止序列文本。
对话实验：在 Chat 模块，输入你的问题或指令，测试对话效果。
把你的输入内容放到对话框中，然后就能看到右侧的 Input tokens 也发生了变化。鼠标 hover 上去，能够看到 token 的详情。
发送对话，即可获得回应和答案。 这个时候如果不满意，你就需要调整 Prompt。若当前聊天窗口的 token 已经超出上限，会报错，无法再进行对话。此时你只需要点击 Chat session 里面的 Clear chat 即可。
微软 openAI 优势
- 国内唯一可以用的 openAI 大模型
- 价格和 ChatGPT 一样。如果有教育优惠，或者上图的创业优惠，还能更便宜
- 开发说明文档完善，基本看文档就能明白原理，说明，使用方法和定价
微软 OpenAI 更新状态
可以查看此文档：https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/openai/whats-new
目前微软还没有多模态发布的计划：