Alterar a versão e as definições do modelo

Este artigo explica como alterar a versão do modelo e as definições no construtor de pedidos. A versão do modelo e as definições podem afetar o desempenho e o comportamento do modelo de IA generativa.

Seleção de Modelo

Pode alterar o modelo ao selecionar Modelo na parte superior do construtor de pedidos. O menu pendente permite-lhe selecionar de entre os modelos de IA generativa que geram respostas ao seu pedido personalizado.

A utilização de pedidos no Power Apps ou no Power Automate consome créditos do construtor de pedidos, enquanto a utilização de pedidos no Microsoft Copilot Studio consome Créditos do Copilot. Saiba mais em Licenciamento e créditos de construtor de pedidos.

Visão geral

A tabela seguinte descreve os diferentes modelos disponíveis.

O GPT-4o mini e o GPT-4o continuam a ser utilizados em regiões da administração pública dos EUA. Estes modelos seguem as regras de licenciamento e oferecem funcionalidades comparáveis ao GPT-4.1 mini e GPT-4.1, respetivamente.

A disponibilidade dos modelos varia consoante a região. Saiba mais sobre a disponibilidade de modelos em Disponibilidade de Modelos por região.

Os modelos Anthropic são alojados fora da Microsoft e estão sujeitos a termos e tratamento de dados Anthropic. Saiba mais sobre modelos externos da Anthropic em Escolher um modelo externo como modelo principal de IA.

Licenciamento

Em agentes, fluxos ou aplicações, os modelos utilizados pelos pedidos consomem Créditos do Copilot, independentemente da sua fase de lançamento. Saiba mais em Gestão de Créditos do Copilot.

Se tiver créditos do AI Builder, eles são consumidos com prioridade quando os prompts são usados no Power Apps e no Power Automate. Eles não são consumidos quando os prompts são usados no Copilot Studio. Saiba mais em AI Builder: descrição geral do licenciamento.

Fases de lançamento

Os modelos têm diferentes fases de lançamento. Pode experimentar modelos experimentais e de pré-visualização inovadores, ou escolher um modelo fiável e amplamente testado e disponível.

Os modelos experimentais e de pré-visualização podem apresentar variabilidade no desempenho, na qualidade da resposta, na latência ou no consumo de mensagens, e podem exceder o limite de tempo ou não estar disponíveis. Estão sujeitos a termos de pré-visualização.

Categorização

A tabela seguinte descreve as diferentes categorias de modelos.

Quando precisa de uma solução económica para tarefas moderadamente complexas, tem recursos computacionais limitados ou requer processamento mais rápido, escolha modelos Mini. É ideal para projetos com restrições de orçamento e aplicações como suporte ao cliente ou análise de código eficiente.

Quando está a lidar com tarefas multimodais altamente complexas que exigem desempenho superior e análise detalhada, escolha modelos Gerais. É a melhor escolha para projetos de grande escala onde a precisão e as capacidades avançadas são cruciais. Outro cenário em que é uma escolha melhor é quando tem o orçamento e os recursos computacionais para suportá-lo. Os modelos gerais são também preferíveis para projetos de longo prazo que podem aumentar em complexidade ao longo do tempo.

Para projetos que exigem capacidades avançadas de raciocínio, os modelos Profundos destacam-se. É adequado para cenários que exigem resolução de problemas sofisticada e pensamento crítico. Os modelos Profundos destacam-se em ambientes onde o raciocínio com nuances, a tomada de decisões complexas e a análise detalhada são importantes.

Escolha entre os modelos com base na disponibilidade da região, nas funcionalidades, nos casos de utilização e nos custos. Saiba mais em Disponibilidade de Modelos por região e Tabela comparativa de preços.

Disponibilidade do modelo por região

As secções seguintes descrevem a disponibilidade pública e do Governo dos EUA de modelos por região.

Disponibilidade pública

Na tabela seguinte, (GA), (Pré-visualização) ou (Experimental) significa que a funcionalidade está disponível mas utiliza um serviço Azure OpenAI noutra região. Mais informações em Ativar o movimento de dados entre regiões.

Disponibilidade do Governo dos EUA

Atualizações do modelo

Definições do modelo

Pode aceder ao painel de definições selecionando os três pontos (...) >Definições no topo do criador de prompts. Também pode alterar as seguintes definições:

• Temperatura: temperaturas mais baixas conduzem a resultados previsíveis. Temperaturas mais elevadas permitem respostas mais diversas ou criativas.
• Obtenção de registos: número de registos obtidos para as origens de conhecimento.
• Incluir ligações na resposta: quando selecionada, a resposta inclui citações de ligação para o registos obtidos.

Temperatura

O controlo de deslize permite-lhe selecionar a temperatura do modelo de IA generativa. Varia entre 0 e 1. Este valor orienta o modelo de IA generativa sobre a quantidade de criatividade (1) vs resposta determinística (0) que deve fornecer.

A temperatura é um parâmetro que controla a aleatoriedade da saída gerada pelo modelo de IA. Uma temperatura mais baixa resulta em saídas mais previsíveis e conservadoras. Para comparar, uma temperatura mais alta permite mais criatividade e diversidade nas respostas. É uma forma de ajustar o equilíbrio entre aleatoriedade e determinismo na saída do modelo.

Por predefinição, a temperatura é 0, como nos pedidos criados anteriormente.

Ajustar a temperatura pode influenciar a saída do modelo, mas não garante um resultado específico. As respostas da IA são probabilísticas de forma inerente e podem variar com a mesma definição de temperatura.