テキストプロンプトの完了アクション

このアクションは、OpenAIの言語モデルを使用して、指定されたプロンプトの補完を生成します。プロンプトとパラメータを提供するだけで、アクションは1つまたは複数の予測された補完を返します。このアクションを使用して、テキストの自動補完、質問への回答、新しいコンテンツの生成を行います。

テキストプロンプトの完了アクション

入力

フィールド	説明
Deployment ID	使用するモデルのデプロイメントIDを入力します。デプロイメントIDは Azure AI Studio > Deployment で確認できます。
Prompt	補完を生成するためのプロンプトです。プロンプトが指定されていない場合、モデルは新しいドキュメントの最初からのようにコンテンツを生成します。複数の文字列（またはトークン）に対して応答を作成する場合は、関連情報をデータピルとして入力します。形式の詳細については、OpenAI's documentation (opens new window) を参照してください。
Maximum Tokens	補完で生成するトークンの最大数です。プロンプトのトークン数とここでの値の合計がモデルのコンテキスト長を超えることはできません。ほとんどのモデルはコンテキスト長が2048トークンですが、GPT 3.5-turboのような最新のモデルは4096をサポートしています。
Suffix	挿入されたテキストの補完後に続くサフィックスです。
Top p	補完の多様性を制御するために0から1の値を入力します。高い値はより多様な応答をもたらします。これかtemperatureのいずれかを使用することをお勧めしますが、両方は使用しないでください。詳細はこちら (opens new window)を参照してください。
Temperature	補完のランダム性を制御するために0から2の値を入力します。高い値は出力をよりランダムにし、低い値はより焦点を絞り決定的にします。これかtop pのいずれかを使用することをお勧めしますが、両方は使用しないでください。詳細はこちら (opens new window)
Number of completions	各プロンプトに対して生成する補完の数です。
Log probabilities	次のn（この値によって決定される）セットの可能性の高いトークンと選択されたトークンの対数確率を取得するための数値を入力します。詳細はこちら (opens new window)を参照してください。
Stop phrase	生成を終了するための特定の停止フレーズです。例えば、停止フレーズをピリオド（.）に設定すると、モデルはピリオドに達するまでテキストを生成し、その後停止します。生成されるテキストの量を制御するためにこれを使用します。
Presence penalty	-2.0から2.0の間の数値です。正の値は、これまでのテキストに存在するかどうかに基づいて新しいトークンをペナルティし、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。
Frequency penalty	-2.0から2.0の間の数値です。正の値は、これまでのテキストに既存する頻度に基づいて新しいトークンをペナルティし、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。
Best of	実際に生成される結果の数を制御します。補完の数はここに入力した値より少なくてはなりません。
Logit bias	特定のトークンごとのトークンとロジットの変化を含むJSONを入力します。例えば、{"50256": -100} を渡すことで、モデルが <|endoftext|> トークンを生成するのを防ぐことができます。詳細はこちら (opens new window)を参照してください。
User	OpenAIが不正使用を監視および検出するのに役立つ、エンドユーザーを表す一意の識別子です。

出力

Field Description Created 応答が生成された日時スタンプです。 ID 送信された特定のリクエストと応答を示す一意の識別子です。 Model テキスト補完を生成するために使用されたモデルです。 Choices Text 指定された入力に対するモデルの応答です。 Finish reason モデルがテキストの生成を停止した理由です。これはしばしばストップワードや長さによるものです。 Logprobs トークンとそれらの対応する確率を含むオブジェクトです。例えば、ログ確率が5に設定されている場合、最も可能性の高い5つのトークンのリストを受け取ります。応答には常にサンプルされたトークンのlogprobが含まれるため、応答には最大でlogprobs+1の要素が含まれる場合があります。 Response OpenAIが確率的に理想的な選択と考える応答を含みます。 Usage Prompt tokens プロンプトで使用されたトークンの数です。 Completions tokens テキストの補完に使用されたトークンの数です。 Total tokens プロンプトと応答で使用されたトークンの総数です。