Ambiente de Computação e Criando Ambiente Personalizado
Seth demonstra como configurar um ambiente de computação e criar um ambiente personalizado no Azure Machine Learning usando Docker e Prompt Flow. Além disso, ele responde a várias perguntas, incluindo se o Prompt Flow pode ser usado sem Cognitive Search.
Como Funciona o Prompt Flow
O Prompt Flow é uma ferramenta poderosa que permite criar modelos de linguagem mais precisos. Seth demonstra como usar o Prompt Flow, criando um exemplo de duas jaquetas e suas características, utilizando um fluxo de promot de bate-papo. Ele explica como a entrada vem de perguntas do usuário e como a história do bate-papo é armazenada em uma variável. Além disso, ele demonstra como o input da pergunta é convertido em um espaço de vetor e como o Azure Cognitive Search é usado para recuperar a resposta.
A Importância da Avaliação de Prompts
Seth destaca a importância de avaliar prompts, que é um passo crucial para melhorar a precisão dos modelos de linguagem. Ele também discute como criar um ambiente de teste para avaliar os modelos e como usar ferramentas como o Lang Chain para analisar e depurar modelos de linguagem.
Desafios e Limitações
Seth também discute os desafios e limitações de trabalhar com modelos de linguagem, incluindo tempos de resposta lentos e respostas inacuradas. No entanto, ele também destaca que esses modelos são mais rápidos do que os humanos, mas que ainda há problemas a serem resolvidos.
Conclusão
Nesse vídeo, Seth Juarez apresenta o recurso Prompt Flow no Azure AI Studio e destaca a importância de avaliar prompts para melhorar a precisão dos modelos de linguagem. Ele também discute como criar um ambiente de teste e avaliar modelos, além de abordar desafios e limitações de trabalhar com modelos de linguagem.