Saat membangun aplikasi dengan model kecerdasan buatan (AI) Gemini, Anda mungkin ingin memberikan panduan yang lebih kuat terkait cara model merespons instruksi atau permintaan daripada yang dapat dilakukan dengan perintah bentuk bebas atau perintah terstruktur. Penyesuaian model memungkinkan Anda mengubah perilaku model secara lebih substansial dan juga memerlukan data contoh pelatihan yang jauh lebih banyak daripada yang sesuai dengan perintah biasa. Manfaat lain dari model yang disesuaikan adalah dapat digunakan dengan lebih dari satu prompt. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang penyesuaian model, lihat panduan penyesuaian model.
Panduan ini menjelaskan cara membuat dan menggunakan model yang disesuaikan dengan Google AI Studio.
Membuat set data tuning
Penyesuaian model memerlukan lebih banyak contoh, atau data pelatihan, daripada teknik prompting standar. Anda dapat men-tuning model hingga 20 contoh. Secara umum, Anda memerlukan antara 100 hingga 500 contoh untuk mengubah perilaku model secara signifikan. Jika Anda tidak memiliki set data pelatihan dengan ukuran ini atau lebih besar, coba gunakan perintah terstruktur terlebih dahulu, karena fitur ini memungkinkan Anda memandu perilaku model dengan minimal 3 atau 4 contoh pelatihan.
Contoh pelatihan yang Anda berikan di set data penyesuaian akan memandu model generatif dalam menghasilkan respons. Setidaknya, setiap kumpulan data dalam set data Anda harus memiliki nilai input, yang mewakili petunjuk perintah, dan nilai output, yang mewakili respons yang diharapkan dari model generatif.
Berikut adalah contoh nilai input dan output untuk prompt ini. Dalam hal ini, Product name adalah input, atau perintah, untuk model, dan Product copy adalah output yang diharapkan:
| Nama produk (input) | Penyalinan produk (output) |
|---|---|
| Sepatu sneaker kuno | Mari kita kenakan talinya! Sepatu olahraga ini menghadirkan tampilan ikonik dan palet warna yang unik, sekaligus mendukung Anda dengan gaya dan fungsi yang berbeda dari sepatu sebelumnya. |
| Hoodie super lembut | Tetap nyaman dan bergaya dengan hoodie uniseks baru kami! Terbuat dari katun 100%, hoodie ini lembut dan nyaman dipakai sepanjang hari. Bagian dalamnya yang digosok akan membuat Anda tetap hangat bahkan di hari terdingin. |
Set data pelatihan dapat memiliki lebih dari satu input dan lebih dari satu output, serta Anda harus memiliki setidaknya satu input dan satu output untuk setiap kumpulan data. Anda dapat membuat set data menggunakan antarmuka pengguna perintah terstruktur di AI Studio, atau mengimpor data dari file data Comma Separated Value (CSV) atau spreadsheet Google Spreadsheet.
Membuat model yang di-tuning
Setelah membuat set data penyesuaian, Anda dapat mem-build versi model Gemini yang disesuaikan di AI Studio dengan menyediakan set data dan menetapkan beberapa parameter konfigurasi. Setelah Anda memberikan input yang diperlukan, sistem akan membuat model yang telah disesuaikan, lalu Anda dapat menggunakannya bersama perintah Anda.
Untuk membuat model yang di-tuning:
- Di aplikasi web AI Studio, di sisi kiri antarmuka, pilih opsi Tuned model.
- Pada dialog Select Data for tuning, hubungkan set data penyesuaian dengan memilih Structured prompt atau klik tombol Import untuk memuat data dalam file format nilai yang dipisahkan koma (.CSV) atau spreadsheet Google Spreadsheet.
- Di kolom Tuned model name, masukkan nama untuk model yang telah Anda sesuaikan. Nama ini akan muncul sebagai model yang dapat dipilih setelah operasi penyesuaian selesai.
- Di kolom Description, masukkan deskripsi opsional dari model yang telah disesuaikan.
- Di kolom Model, pilih model dasar yang ingin Anda gunakan sebagai dasar untuk model yang telah Anda sesuaikan.
- Anda juga dapat menyetel Setelan lanjutan untuk membuat model yang telah disesuaikan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang setelan ini, lihat Panduan penyesuaian model.
- Mulai proses untuk membuat model yang disesuaikan dengan memilih Tune.
Sistem mungkin memerlukan waktu beberapa menit atau lebih lama untuk membuat versi yang telah disesuaikan, bergantung pada ukuran atau set data Anda, jumlah Epochs yang ditentukan, dan beban sistem saat ini. Anda dapat memeriksa status proses penyesuaian dengan memilih My Library di sisi kiri aplikasi dan mencari nama model yang telah disesuaikan.
Menggunakan model yang di-tuning
Setelah build penyesuaian model selesai, Anda dapat memilih model yang akan digunakan dengan perintah Anda. Anda dapat menggunakan model yang telah disesuaikan dengan perintah berformat bebas atau terstruktur yang sudah ada atau baru, selama perintah tersebut sesuai dengan contoh struktur set data yang telah disesuaikan.
Untuk menggunakan model yang di-tuning:
- Di aplikasi web AI Studio, buka perintah yang ada atau mulai perintah baru.
- Di bagian Run settings, pilih drop-down Model, lalu pilih nama model yang telah disesuaikan.
- Tulis atau perbarui perintah Anda, lalu pilih Run untuk menggunakan model yang telah disesuaikan.
Penyesuaian memerlukan jumlah data yang signifikan untuk mengubah perilaku model generatif. Jika perintah Anda tidak menghasilkan perilaku yang Anda inginkan, evaluasi set data penyesuaian, parameter penyesuaian, dan pertimbangkan untuk menambahkan lebih banyak contoh.