ক্ষতিকারক বলে বিবেচিত প্রতিক্রিয়া পাওয়ার সম্ভাবনা সামঞ্জস্য করতে আপনি নিরাপত্তা সেটিংস ব্যবহার করতে পারেন। ডিফল্টরূপে, নিরাপত্তা সেটিংস মাঝারি এবং/অথবা সমস্ত মাত্রা জুড়ে অনিরাপদ বিষয়বস্তু হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা সহ সামগ্রীকে ব্লক করে।
মিথুন নিরাপত্তা সেটিংসে যান Imagen নিরাপত্তা সেটিংসে যান
মিথুন মডেলের জন্য নিরাপত্তা সেটিংস
Google Cloud ডকুমেন্টেশনে নিরাপত্তা সেটিংস সম্পর্কে আরও জানুন।
আপনি মডেলটি শুরু করার সময় SafetySettings
কনফিগার করেন। এখানে কিছু মৌলিক উদাহরণ আছে।
এখানে কিভাবে একটি নিরাপত্তা সেটিং সেট করতে হয়:
Kotlin
import com.google.firebase.vertexai.type.HarmBlockThreshold
import com.google.firebase.vertexai.type.HarmCategory
import com.google.firebase.vertexai.type.SafetySetting
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
safetySettings = listOf(
SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH)
)
)
// ...
Java
SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH);
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
"GEMINI_MODEL_NAME",
/* generationConfig is optional */ null,
Collections.singletonList(harassmentSafety)
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
// ...
এছাড়াও আপনি একাধিক নিরাপত্তা সেটিং সেট করতে পারেন:
Kotlin
import com.google.firebase.vertexai.type.HarmBlockThreshold
import com.google.firebase.vertexai.type.HarmCategory
import com.google.firebase.vertexai.type.SafetySetting
val harassmentSafety = SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH)
val hateSpeechSafety = SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH, HarmBlockThreshold.MEDIUM_AND_ABOVE)
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
safetySettings = listOf(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
)
// ...
Java
SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH);
SafetySetting hateSpeechSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH,
HarmBlockThreshold.MEDIUM_AND_ABOVE);
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
"GEMINI_MODEL_NAME",
/* generationConfig is optional */ null,
List.of(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
// ...
ইমেজেন মডেলের জন্য নিরাপত্তা সেটিংস
সমস্ত সমর্থিত নিরাপত্তা সেটিংস এবং Imagen মডেলের জন্য তাদের উপলব্ধ মান সম্পর্কে জানুন।
Kotlin
val imagenModel = Firebase.vertexAI.imagenModel(
modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
// Configure image generation safety settings for the model
safetySettings = ImagenSafetySettings(
safetyFilterLevel = ImagenSafetyFilterLevel.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
personFilterLevel = ImagenPersonFilterLevel.BLOCK_ALL
)
)
// ...
Java
ImagenModel imagenModel =
FirebaseVertexAI.getInstance().imagenModel(
/* modelName */ "IMAGEN_MODEL_NAME",
/* imageGenerationConfig */ null);
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(imagenModel);
// ...
কন্টেন্ট জেনারেশন নিয়ন্ত্রণ করার জন্য অন্যান্য বিকল্প
- প্রম্পট ডিজাইন সম্পর্কে আরও জানুন যাতে আপনি আপনার প্রয়োজনের জন্য নির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করতে মডেলটিকে প্রভাবিত করতে পারেন।
- মডেলটি কীভাবে প্রতিক্রিয়া তৈরি করে তা নিয়ন্ত্রণ করতে মডেল প্যারামিটারগুলি কনফিগার করুন। মিথুন মডেলের জন্য, এই পরামিতিগুলির মধ্যে সর্বাধিক আউটপুট টোকেন, তাপমাত্রা, topK এবং topP অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ইমেজেন মডেলের জন্য, এর মধ্যে রয়েছে আকৃতির অনুপাত, ব্যক্তি তৈরি, ওয়াটারমার্কিং ইত্যাদি।
- মডেলের আচরণ পরিচালনা করতে সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করুন। এই বৈশিষ্ট্যটি একটি "প্রস্তাবনা" এর মতো যা আপনি মডেলটি শেষ ব্যবহারকারীর কাছ থেকে আরও নির্দেশাবলীর সংস্পর্শে আসার আগে যোগ করেন।
- একটি নির্দিষ্ট আউটপুট স্কিমা নির্দিষ্ট করতে প্রম্পটের সাথে একটি প্রতিক্রিয়া স্কিমা পাস করুন। এই বৈশিষ্ট্যটি সাধারণত JSON আউটপুট তৈরি করার সময় ব্যবহৃত হয়, তবে এটি শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন আপনি যখন মডেলটিকে নির্দিষ্ট লেবেল বা ট্যাগ ব্যবহার করতে চান)।