Wenn Sie eine Anwendung mit Gemini-Modellen für künstliche Intelligenz (KI) erstellen, möchten Sie möglicherweise stärkere Orientierungshilfen dafür bieten, wie das Modell auf Anweisungen oder Anfragen reagiert, als dies mit freien Prompts oder strukturierten Prompts möglich ist. Mit der Modellabstimmung können Sie das Verhalten eines Modells erheblich ändern. Außerdem sind deutlich mehr Trainingsbeispieldaten erforderlich, als in eine typische Aufforderung passen. Ein weiterer Vorteil von abgestimmten Modellen besteht darin, dass sie mit mehr als einem Prompt verwendet werden können. Weitere Informationen zur Modellabstimmung finden Sie im Leitfaden zur Modellabstimmung.
In diesem Leitfaden wird beschrieben, wie Sie ein abgestimmtes Modell mit Google AI Studio erstellen und verwenden.
Abstimmungs-Dataset erstellen
Die Feinabstimmung eines Modells erfordert mehr Beispiele oder Trainingsdaten als Standard-Prompt-Techniken. Sie können ein Modell mit bis zu 20 Beispielen abstimmen. Im Allgemeinen benötigen Sie zwischen 100 und 500 Beispiele, um das Verhalten des Modells erheblich zu ändern. Wenn Sie kein Trainings-Dataset dieser Größe oder größer haben, sollten Sie zuerst strukturierte Eingabeaufforderungen verwenden, da Sie mit dieser Funktion das Verhalten des Modells mit nur drei oder vier Trainingsbeispielen steuern können.
Die Trainingsbeispiele, die Sie in Ihrem Abstimmungs-Dataset bereitstellen, dienen dem generativen Modell beim Erstellen von Antworten. Jeder Datensatz im Dataset muss mindestens einen Eingabewert für die Prompt-Anweisung und einen Ausgabewert für die erwartete Antwort des generativen Modells haben.
Hier ist ein Beispiel für Eingabe- und Ausgabewerte für diesen Prompt. In diesem Fall ist Product name die Eingabe oder Eingabeaufforderung für das Modell und Product copy die erwartete Ausgabe:
| Produktname (Eingabe) | Produkttext (Ausgabe) |
|---|---|
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Ein Trainings-Dataset kann mehr als eine Eingabe und mehr als eine Ausgabe enthalten. Außerdem müssen Sie für jeden Datensatz mindestens eine Eingabe und eine Ausgabe haben. Sie können Datasets über die strukturierte Eingabeaufforderungen in AI Studio erstellen oder Daten aus einer CSV-Datei (Comma Separated Value) oder einer Google Tabellen-Tabelle importieren.
Abgestimmtes Modell erstellen
Nachdem Sie ein Abstimmungs-Dataset erstellt haben, können Sie eine abgestimmte Version eines Gemini-Modells in AI Studio erstellen. Dazu geben Sie das Dataset an und legen einige Konfigurationsparameter fest. Nachdem Sie die erforderliche Eingabe bereitgestellt haben, erstellt das System das abgestimmte Modell, das Sie dann mit Ihren Prompts verwenden können.
So erstellen Sie ein abgestimmtes Modell:
- Wählen Sie in der AI Studio-Webanwendung auf der linken Seite der Benutzeroberfläche die Option Abgestimmtes Modell aus.
- Verbinden Sie im Dialogfeld Daten zur Abstimmung auswählen das Abstimmungs-Dataset. Wählen Sie dazu eine strukturierte Eingabeaufforderung aus oder klicken Sie auf die Schaltfläche Importieren, um Daten in eine Datei mit kommagetrennten Werten (CSV) oder in eine Google Tabellen-Tabelle zu laden.
- Geben Sie im Feld Name des abgestimmten Modells einen Namen für das abgestimmte Modell ein. Dieser Name wird nach Abschluss der Abstimmung als auswählbares Modell angezeigt.
- Geben Sie im Feld Beschreibung eine optionale Beschreibung des abgestimmten Modells ein.
- Wählen Sie im Feld Modell das Basismodell aus, das Sie als Basis für das abgestimmte Modell verwenden möchten.
- Optional können Sie Erweiterte Einstellungen zum Erstellen des abgestimmten Modells festlegen. Weitere Informationen zu diesen Einstellungen finden Sie im Leitfaden zur Modellabstimmung.
- Starten Sie den Prozess zum Erstellen des abgestimmten Modells, indem Sie Feinabstimmung auswählen.
Das Erstellen der abgestimmten Version kann je nach Größe oder Dataset, Anzahl der angegebenen Epochen und aktueller Systemlast einige Minuten oder länger dauern. Sie können den Status des Abstimmungsprozesses prüfen, indem Sie links in der Anwendung My Library (Meine Bibliothek) auswählen und nach dem Namen des abgestimmten Modells suchen.
Abgestimmtes Modell verwenden
Nachdem die Modellabstimmung abgeschlossen ist, können Sie das Modell zur Verwendung mit Ihren Prompts auswählen. Sie können das abgestimmte Modell mit vorhandenen oder neuen freien oder strukturierten Aufforderungen verwenden, solange diese der Beispielstruktur Ihres abgestimmten Datasets entsprechen.
So verwenden Sie ein abgestimmtes Modell:
- Öffnen Sie in der AI Studio-Web-App einen vorhandenen Prompt oder starten Sie einen neuen.
- Wählen Sie im Bereich Ausführungseinstellungen das Drop-down-Menü Modell und dann den Namen des abgestimmten Modells aus.
- Verfassen oder aktualisieren Sie Ihre Aufforderung und wählen Sie Ausführen aus, um das abgestimmte Modell zu verwenden.
Die Abstimmung erfordert eine große Datenmenge, um das Verhalten des generativen Modells zu ändern. Wenn Ihre Prompts nicht das gewünschte Verhalten erzeugen, werten Sie Ihr Abstimmungs-Dataset und Ihre Abstimmungsparameter aus und fügen Sie gegebenenfalls weitere Beispiele hinzu.