При создании приложения с использованием моделей искусственного интеллекта (ИИ) Gemini вам может потребоваться предоставить более четкое руководство по тому, как модель реагирует на инструкции или запросы, чем это возможно с подсказками произвольной формы или структурированными подсказками . Настройка модели позволяет более существенно изменить поведение модели, а также требует значительно больше данных обучающего примера, чем то, что умещается в типичном приглашении. Еще одним преимуществом настроенных моделей является то, что их можно использовать с несколькими подсказками. Дополнительные сведения о настройке модели см. в руководстве по настройке модели .
В этом руководстве описывается, как создать и использовать настроенную модель с помощью Google AI Studio.
Создать набор данных настройки
Для настройки модели требуется больше примеров или обучающих данных, чем при использовании стандартных методов подсказок. Вы можете настроить модель, используя всего 20 примеров. В общем, вам нужно от 100 до 500 примеров, чтобы существенно изменить поведение модели. Если у вас нет набора обучающих данных такого или большего размера, попробуйте сначала использовать структурированные подсказки , поскольку эта функция позволяет вам управлять поведением модели с помощью всего лишь 3 или 4 обучающих примеров.
Обучающие примеры, которые вы предоставляете в своем наборе данных настройки, помогают генеративной модели генерировать ответы. Как минимум, каждая запись в вашем наборе данных должна иметь входное значение, представляющее инструкцию подсказки, и выходное значение, представляющее ожидаемый ответ генеративной модели.
Ниже приведен пример входных и выходных значений для этого приглашения. В этом случае имя продукта — это входные данные или подсказка для модели, а копия продукта — ожидаемый результат:
| Название продукта (ввод) | Копия продукта (выход) |
|---|---|
| кроссовки старой школы | Давайте зашнуровать! Эти кроссовки придают культовый вид и уникальную цветовую палитру, сохраняя при этом стиль и функциональность, как никакая другая обувь раньше. |
| Супермягкая толстовка с капюшоном | Оставайтесь уютными и стильными в нашей новой толстовке унисекс! Эта толстовка из 100% хлопка мягкая и удобна в ношении в течение всего дня. Полуматовая внутренняя часть согреет вас даже в самые холодные дни. |
Набор обучающих данных может иметь более одного входного и более одного выходного сигнала, и для каждой записи необходимо иметь хотя бы один входной и один выходной данные. Вы можете создавать наборы данных с помощью пользовательского интерфейса структурированных подсказок в AI Studio или импортировать данные из файла данных, разделенных запятыми (CSV), или электронной таблицы Google Sheets.
Создайте настроенную модель
После создания набора данных настройки вы можете создать настроенную версию модели Gemini в AI Studio, предоставив свой набор данных и задав некоторые параметры конфигурации. После того как вы предоставите необходимые данные, система создаст настроенную модель, и затем вы сможете использовать ее со своими подсказками.
Чтобы создать настроенную модель:
- В веб-приложении AI Studio в левой части интерфейса выберите параметр «Настроенная модель» .
- В диалоговом окне «Выбор данных для настройки» подключите набор данных настройки, выбрав структурированное приглашение , или нажмите кнопку «Импортировать» , чтобы загрузить данные в файл формата значений, разделенных запятыми (.CSV), или в электронную таблицу Google Sheets.
- В поле «Имя настроенной модели» введите имя настроенной модели. Это имя появится в качестве модели, которую можно выбрать, после завершения операции настройки.
- В поле «Описание» введите необязательное описание настроенной модели.
- В поле Модель выберите модель фундамента, которую вы хотите использовать в качестве основы для настроенной модели.
- При желании вы можете установить дополнительные настройки для создания настроенной модели. Дополнительные сведения об этих настройках см. в руководстве по настройке модели .
- Запустите процесс создания настроенной модели, выбрав Tune .
Системе может потребоваться несколько минут или больше для создания настроенной версии в зависимости от размера или вашего набора данных, количества указанных эпох и текущей загрузки системы. Вы можете проверить статус процесса настройки, выбрав «Моя библиотека» в левой части приложения и найдя название настроенной модели.
Используйте настроенную модель
После завершения сборки настройки модели вы можете выбрать модель для использования с вашими подсказками. Вы можете использовать настроенную модель с существующими или новыми подсказками произвольной формы или структурированными подсказками, если эти подсказки соответствуют примерной структуре вашего настроенного набора данных.
Чтобы использовать настроенную модель:
- В веб-приложении AI Studio откройте существующее приглашение или запустите новое.
- В разделе «Настройки запуска» выберите раскрывающийся список «Модель» и выберите имя настроенной модели.
- Составьте или обновите приглашение и выберите «Выполнить» , чтобы использовать настроенную модель.
Настройка требует значительного объема данных для изменения поведения генеративной модели. Если ваши подсказки не обеспечивают желаемого поведения, оцените набор данных настройки , параметры настройки и рассмотрите возможность добавления дополнительных примеров.