استخدام إعدادات النموذج للتحكّم في الردود

في كلّ طلب إلى نموذج، يمكنك إرسال إعدادات النموذج للتحكّم في كيفية إنشاء النموذج للردّ. يقدّم كل نموذج خيارات إعدادات مختلفة.

يمكنك تجربة الطلبات وإعدادات النماذج وإجراء عمليات تكرار سريعة باستخدام Vertex AI Studio.

الانتقال إلى خيارات ضبط Gemini الانتقال إلى خيارات ضبط Imagen


خيارات الضبط لطُرز Gemini

يوضّح لك هذا القسم كيفية إعداد عملية ضبط لاستخدامها مع نماذج Gemini، ويقدّم وصفًا لكل مَعلمة.

إعداد إعدادات نموذج لتصاميم Gemini

اضبط قيم المَعلمات في ملف تعريف الارتباط GenerationConfig أثناء بدء تشغيل مثيل GenerativeModel. يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة استخدام الإصدار، لذا عليك إنشاء نسخة جديدة من GenerativeModel لاستخدام إعدادات مختلفة.

KotlinJava
// ...

val config = generationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

// ...

GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;

GenerationConfig generationConfig = configBuilder.build();

GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
    "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

يمكنك العثور على وصف لكل مَعلمة في القسم التالي من هذه الصفحة.

وصف كل مَعلمة لاستخدامها مع نماذج Gemini

في ما يلي نظرة عامة على مستوى عالٍ للمَعلمات المتاحة، حسب الاقتضاء. يمكنك العثور على قائمة شاملة بالمَعلمات وقيمها في مستندات Google Cloud.

المَعلمة الوصف القيمة التلقائية
الطابع الزمني للصوت
audioTimestamp

قيمة منطقية تتيح فهم الطابع الزمني لملفات الإدخال التي تتضمّن صوتًا فقط

لا ينطبق ذلك إلا عند استخدام مكالمات generateContent أو generateContentStream ونوع الإدخال هوملف صوتي فقط.

false
عقوبة معدّل التكرار
frequencyPenalty 		يتحكّم في احتمالية تضمين الرموز التي تظهر بشكل متكرّر في الاستجابة التي تم إنشاؤها.
تفرض القيم الإيجابية عقوبات على الرموز التي تظهر بشكل متكرر في المحتوى الذي تم إنشاؤه، ما يقلل من احتمال تكرار المحتوى. 		---
الحد الأقصى لرموز الإخراج
maxOutputTokens 		الحد الأقصى لعدد الرموز المميّزة التي يمكن إنشاؤها في الردّ ---
عقوبة عدم التواجد
presencePenalty 		يتحكّم في احتمالية تضمين الرموز المميّزة التي تظهر في الردّ الذي تم إنشاؤه.
تفرض القيم الإيجابية عقوبات على الرموز التي تظهر في المحتوى الذي تم إنشاؤه من قبل، ما يزيد من احتمالية إنشاء محتوى أكثر تنوعًا. 		---
تسلسلات الإيقاف
stopSequences 		تُحدِّد قائمة سلاسل تُطلب من النموذج إيقاف إنشاء محتوى إذا تم العثور على إحدى السلاسل في الاستجابة. ---
درجة الحرارة
temperature 		يتحكّم في درجة العشوائية في الردّ.
تؤدي درجات الحرارة المنخفضة إلى ظهور ردود أكثر تحديدًا، بينما تؤدي درجات الحرارة المرتفعة إلى ظهور ردود أكثر تنوعًا أو إبداعًا. 		يعتمد ذلك على الطراز
Top-K
topK 		يحدّ من عدد الكلمات الأكثر احتمالًا المستخدَمة في المحتوى الذي تم إنشاؤه.
إذا كانت قيمة top-K هي 1، يعني ذلك أنّ الرمز التالي الذي يتم اختياره يجب أن يكون الأكثر احتمالية من بين جميع الرموز في مفردات النموذج، في حين أنّ قيمة top-K هي n، يعني ذلك أنّ الرمز التالي يجب أن يتم اختياره من بين n الرمز الأكثر احتمالية (كل ذلك استنادًا إلى درجة الحرارة التي تم ضبطها). 		يعتمد ذلك على الطراز
Top-P
topP 		تتحكّم هذه الإعدادات في تنوّع المحتوى الذي يتم إنشاؤه.
يتم اختيار الرموز من الأكثر احتمالًا (راجِع top-K أعلاه) إلى الأقل احتمالًا إلى أن يصبح مجموع احتمالاتها مساويًا لقيمة top-P. 		يعتمد ذلك على الطراز


خيارات الضبط لنماذج Imagen

يوضّح لك هذا القسم كيفية إعداد عملية ضبط لاستخدامها مع نماذج Imagen، ويقدّم وصفًا لكل مَعلمة.

إعداد إعدادات نموذج لتصاميم Imagen

اضبط قيم المَعلمات في ملف تعريف الارتباط ImagenGenerationConfig أثناء بدء تشغيل مثيل ImagenModel. يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة عمل النسخة، لذا عليك إنشاء نسخة جديدة من ImagenModel لاستخدام إعدادات مختلفة.

KotlinJava
// ...

val config = ImagenGenerationConfig(
    negativePrompt = "frogs",
    numberOfImages = 2,
    aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
    imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
    addWatermark = false
)

val imagenModel = Firebase.vertexAI.imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

// ...

ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
    .setNegativePrompt("frogs")
    .setNumberOfImages(2)
    .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
    .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
    .setAddWatermark(false)
    .build();

ImagenModel m = FirebaseVertexAI.getInstance().imagenModel(
    "IMAGEN_MODEL_NAME",
    config
);

ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(m);

// ...

يمكنك العثور على وصف لكل مَعلمة في القسم التالي من هذه الصفحة.

وصف كل مَعلمة لاستخدامها مع نماذج Imagen

في ما يلي نظرة عامة على مستوى عالٍ للمَعلمات المتاحة، حسب الاقتضاء. يمكنك العثور على قائمة شاملة بالمَعلمات وقيمها في مستندات Google Cloud.

المَعلمة الوصف القيمة التلقائية
طلب سلبي
negativePrompt 		وصف لما تريد حذفه في الصور التي يتم إنشاؤها

هذه المَعلمة غير متاحة بعد في imagen-3.0-generate-002.

---
عدد النتائج
numberOfImages 		عدد الصور التي تم إنشاؤها والتي يتم عرضها لكل طلب الإعداد التلقائي هو صورة واحدة لطُرز Imagen 3
نسبة العرض إلى الارتفاع
aspectRatio 		نسبة العرض إلى الارتفاع للصور التي يتم إنشاؤها القيمة التلقائية هي مربّع (1:1)
تنسيق الصورة
imageFormat 		خيارات الإخراج، مثل تنسيق الصورة (نوع MIME) ومستوى الضغط للصور التي تم إنشاؤها نوع MIME التلقائي هو PNG
نسبة الضغط التلقائية هي ‎75 (إذا تم ضبط نوع MIME على JPEG)
العلامة المائية
addWatermark 		ما إذا كنت تريد إضافة علامة مائية رقمية غير مرئية (تُعرف باسم SynthID) إلى الصور التي تم إنشاؤها الإعداد التلقائي هو true لطُرز Imagen 3
إنشاء أشخاص
personGeneration 		ما إذا كان سيتم السماح بإنشاء أشخاص من خلال النموذج الإعداد التلقائي يعتمد على الطراز


خيارات أخرى للتحكّم في إنشاء المحتوى

  • اطّلِع على مزيد من المعلومات عن تصميم الطلب حتى تتمكّن من التأثير في النموذج لإنشاء نتائج خاصة باحتياجاتك.
  • استخدِم إعدادات الأمان لضبط احتمالية تلقّي ردود قد تُعتبر ضارة، بما في ذلك خطاب الكراهية والمحتوى الجنسي الفاضح.
  • اضبط تعليمات النظام لتوجيه سلوك النموذج. هذه الميزة تشبه "مقدّمة" تضعها قبل عرض النموذج على أي تعليمات أخرى من المستخدم النهائي.
  • نقْل مخطّط ردّ مع الطلب لتحديد مخطّط إخراج محدّد يتم استخدام هذه الميزة بشكل شائع عند إنشاء مخرجات بتنسيق JSON، ولكن يمكن استخدامها أيضًا في مهام التصنيف (مثلاً عندما تريد أن يستخدم النموذج تصنيفات أو علامات معيّنة).