Come addestrare Gemini sui tuoi dati nel [anno]

Secondo un recente studio aziendale, il 73% delle organizzazioni riferisce che i propri modelli di IA non riescono a comprendere la terminologia e il contesto specifici dell'azienda, portando a risultati che richiedono un'ampia correzione manuale. Questo diventa una delle sfide più grandi nell'adozione dell'IA.

I modelli linguistici di grandi dimensioni come Google Gemini sono già addestrati su enormi set di dati pubblici. Ciò di cui la maggior parte delle aziende ha realmente bisogno non è addestrare un nuovo modello, ma insegnare a Gemini il contesto aziendale: i propri documenti, flussi di lavoro, clienti e conoscenze interne.

Questa guida ti accompagna attraverso l'intero processo di addestramento del modello Gemini di Google sui tuoi dati. Tratteremo tutto, dalla preparazione dei set di dati nel formato JSONL corretto all'esecuzione dei lavori di ottimizzazione in Google AI Studio.

Verificheremo anche se una zona di lavoro convergente con contesto IA integrato possa farti risparmiare settimane di tempo di configurazione.

Che cos'è la messa a punto di Gemini e perché è importante?

La messa a punto di Gemini è il processo di addestramento del modello di base di Google sui tuoi dati.

Desideri un'IA che comprenda la tua attività aziendale, ma i modelli predefiniti forniscono risposte generiche che non centrano l'obiettivo. Ciò significa che perdi tempo a correggere costantemente i risultati, a spiegare nuovamente la terminologia della tua azienda e a sentirti frustrato quando l'IA non capisce.

Questo continuo avanti e indietro rallenta il tuo team e compromette la promessa di produttività dell'IA.

La messa a punto di Gemini crea un modello Gemini personalizzato che apprende i tuoi modelli specifici, il tuo tono e la tua conoscenza del dominio, consentendogli di rispondere in modo più accurato ai tuoi casi d'uso unici. Questo approccio funziona al meglio per attività coerenti e ripetibili in cui il modello di base fallisce ripetutamente.

In che modo la messa a punto differisce dal prompt engineering

Il prompt engineering consiste nel fornire al modello istruzioni temporanee basate sulla sessione ogni volta che interagisci con esso. Una volta terminata la conversazione, il modello dimentica il tuo contesto.

Questo approccio raggiunge il limite massimo quando il tuo caso d'uso richiede conoscenze specialistiche che il modello di base semplicemente non possiede. Puoi fornire solo un numero limitato di istruzioni prima che il modello debba effettivamente apprendere i tuoi modelli.

Al contrario, la messa a punto regola in modo permanente il comportamento del modello modificandone i pesi interni in base agli esempi di addestramento, in modo che le modifiche rimangano valide in tutte le sessioni future.

La messa a punto non è una soluzione rapida per le occasionali frustrazioni legate all'IA, ma richiede un investimento significativo in termini di tempo e dati. È particolarmente utile in scenari specifici in cui il modello di base risulta costantemente insufficiente e occorre una soluzione permanente.

Prendi in considerazione la messa a punto quando hai bisogno che l'IA padroneggi:

Terminologia specialistica: il tuo settore utilizza un gergo che il modello interpreta in modo errato o non riesce a utilizzare correttamente.
Formato di output coerente: hai bisogno di risposte con una struttura molto specifica ogni volta, come la generazione di report o frammenti di codice.
Competenza nel settore: il modello non dispone delle conoscenze relative ai tuoi prodotti di nicchia, ai processi interni o ai flussi di lavoro proprietari.
Voce del marchio: desideri che tutti i risultati generati dall'IA corrispondano perfettamente alla voce, allo stile e alla personalità del tuo marchio aziendale.

Aspetto	Prompt engineering	Ottimizzazione
Cos'è	Creare istruzioni migliori nel prompt per guidare il comportamento del modello	Ulteriore addestramento del modello sui tuoi esempi
Cosa cambia	I dati che invii al modello	I pesi interni del modello
Velocità di implementazione	Immediato: funziona all'istante	Lento: richiede tempo per la preparazione del set di dati e l'addestramento
Complessità tecnica	Basso — nessuna competenza ML richiesta	Da medio ad alto — richiede pipeline ML
Dati richiesti	Alcuni buoni esempi all'interno del prompt	Da centinaia a migliaia di esempi con etichetta
Coerenza dei risultati	Medio — varia a seconda dei prompt	Elevato: il comportamento è integrato nel modello
Ideale per	Attività una tantum, esperimenti, iterazioni rapide	Attività ripetitive che richiedono risultati coerenti

Il prompt engineering definisce la forma di ciò che dici al modello. La messa a punto definisce la forma del modo in cui il modello ragiona.

Sebbene questo articolo si concentri su Gemini, comprendere approcci alternativi alla personalizzazione dell'IA può fornire una prospettiva preziosa sui diversi metodi per raggiungere obiettivi simili.

Questo video mostra come creare un GPT personalizzato, un altro approccio diffuso per adattare l'IA a casi d'uso specifici:

📖 Leggi anche: Come diventare un Prompt Engineer

Come preparare i dati di addestramento per Gemini

La maggior parte dei progetti di ottimizzazione fallisce prima ancora di iniziare perché i team sottovalutano il processo di preparazione dei dati. Gartner prevede che il 60% dei progetti di IA verrà abbandonato a causa di dati inadeguati per l'IA.

Potresti impiegare settimane a raccogliere e formattare i dati in modo errato, solo per vedere fallire il lavoro di addestramento o ottenere un modello inutile. Questa è spesso la parte più dispendiosa in termini di tempo dell'intero processo, ma farlo nel modo giusto è il fattore più importante per un esito positivo.

Il principio "garbage in, garbage out" (se immetti dati errati, otterrai risultati errati) è particolarmente applicabile in questo caso. La qualità del tuo modello personalizzato rifletterà direttamente la qualità dei dati utilizzati per addestrarlo.

Requisiti di formato del set di dati

Gemini richiede che i tuoi dati di addestramento siano in un formato specifico chiamato JSONL, che sta per JSON Lines. In un file JSONL, ogni riga è un oggetto JSON completo e autonomo che rappresenta un esempio di addestramento. Questa struttura rende facile per il sistema elaborare grandi set di dati una riga alla volta.

Ogni esempio di addestramento deve contenere due campi chiave:

text_input: Questo è il prompt o la domanda che porresti al modello.
output: questa è la risposta ideale e perfetta che desideri che il modello impari a produrre.

Per comodità, Google AI Studio accetta anche caricamenti in formato CSV e li convertirà nella struttura JSONL richiesta.

Questo può rendere l'inserimento iniziale delle voci un po' più semplice se il tuo team è più abituato a lavorare con i fogli di calcolo.

Raccomandazioni sulle dimensioni del set di dati

Sebbene la qualità sia più importante della quantità, è comunque necessario un numero minimo di esempi affinché il modello possa riconoscere e apprendere i modelli. Partire con un numero troppo esiguo di esempi porterà a un modello che non sarà in grado di generalizzare o funzionare in modo affidabile.

Ecco alcune linee guida generali relative alle dimensioni dei set di dati:

Minimo indispensabile: per attività semplici e altamente specifiche, puoi iniziare a vedere i risultati con circa 100-500 esempi di alta qualità.
Risultati migliori: per output più complessi o sfumati, puntare a 500-1.000 esempi consentirà di ottenere un modello più solido e affidabile.
Rendimenti decrescenti: a un certo punto, l'aggiunta di dati ripetitivi non migliorerà in modo significativo le prestazioni. Concentrati sulla diversità e sulla qualità piuttosto che sul volume.

Raccogliere centinaia di esempi di alta qualità è una sfida significativa per la maggior parte dei team. Pianifica questa fase di raccolta dati in modo adeguato prima di committere a un processo di ottimizzazione.

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Best practice per la qualità dei dati

Esempi incoerenti o contraddittori confonderanno il modello, portando a risultati inaffidabili e imprevedibili. Per evitare ciò, i tuoi dati di addestramento devono essere meticolosamente curati e puliti. Un singolo esempio errato può vanificare l'apprendimento di molti esempi corretti.

Segui queste linee guida per garantire un'elevata qualità dei dati:

Coerenza: tutti gli esempi devono seguire lo stesso formato, stile e tono. Se desideri che l'IA sia formale, tutti i tuoi esempi di output devono essere formali.
Diversità: il tuo set di dati dovrebbe coprire l'intero intervallo di input che il modello potrebbe incontrare nell'uso reale. Non addestrarlo solo sui casi facili.
Accuratezza: ogni singolo esempio di output deve essere perfetto. Dovrebbe essere la risposta esatta che vorresti che il modello producesse, priva di errori o refusi.
Pulizia: prima dell'addestramento, è necessario rimuovere gli esempi duplicati, correggere tutti gli errori ortografici e grammaticali e risolvere eventuali contraddizioni nei dati.

Si consiglia vivamente di far revisionare e convalidare gli esempi di addestramento da più persone. Uno sguardo nuovo spesso può individuare errori o incongruenze che potrebbero essere sfuggiti.

Come ottimizzare Gemini passaggio dopo passaggio

Il processo di ottimizzazione di Gemini prevede diversi passaggi tecnici sulle piattaforme Google. Un singolo errore di configurazione può comportare ore di prezioso tempo di addestramento e risorse di calcolo sprecate, costringendoti a ricominciare da capo. Questa guida pratica è stata progettata per ridurre il processo di tentativi ed errori, accompagnandoti dall'inizio alla fine. 🛠️

Prima di iniziare, avrai bisogno di un account Google Cloud con fatturazione abilitata e accesso a Google AI Studio. Riserva almeno alcune ore per la configurazione iniziale e il tuo primo lavoro di addestramento, oltre a tempo aggiuntivo per testare e iterare il tuo modello.

Passaggio 1: configura Google AI Studio

Google AI Studio è l'interfaccia web da cui potrai gestire l'intero processo di ottimizzazione. Offre un modo intuitivo per caricare dati, configurare l'addestramento e testare il tuo modello personalizzato senza scrivere codice.

Per prima cosa, vai su ai.google.dev e accedi con il tuo account Google.

Dovrai accettare i Termini di servizio e creare un nuovo progetto nella Google Cloud Console, se non ne hai già uno. Assicurati di abilitare le API necessarie come richiesto dalla piattaforma.

Passaggio 2: carica il tuo set di dati di addestramento

Una volta completata la configurazione, passa alla sezione di ottimizzazione all'interno di Google AI Studio. Qui inizierai il processo di creazione del tuo modello personalizzato.

Seleziona l'opzione "Crea modello ottimizzato" e scegli il tuo modello di base. Gemini 1. 5 Flash è una scelta comune ed economica per la messa a punto.

Successivamente, carica il file JSONL o CSV contenente il set di dati di addestramento preparato. La piattaforma convaliderà quindi il tuo file per assicurarsi che soddisfi i requisiti di formattazione, segnalando eventuali errori comuni come campi mancanti o struttura non corretta.

Passaggio 3: configura le impostazioni di ottimizzazione

Dopo aver caricato e convalidato i tuoi dati, potrai configurare i parametri di addestramento. Queste impostazioni, note come iperparametri, controllano il modo in cui il modello apprende dai tuoi dati.

Le opzioni principali che vedrai sono:

Epochi: determinano il numero di volte in cui il modello verrà addestrato sull'intero set di dati. Un numero maggiore di epoche può portare a un apprendimento migliore, ma comporta anche il rischio di overfitting.
Tasso di apprendimento: controlla l'aggressività con cui il modello regola i propri pesi in base ai tuoi esempi.
Dimensione batch: imposta il numero di esempi di addestramento elaborati insieme in un unico gruppo.

Per il tuo primo tentativo, è meglio iniziare con le impostazioni predefinite consigliate da Google AI Studio. La piattaforma semplifica queste decisioni complesse, rendendole accessibili anche se non sei un esperto di machine learning.

Passaggio 4: esegui il processo di ottimizzazione

Una volta configurate le impostazioni, puoi avviare il processo di ottimizzazione. I server di Google inizieranno a elaborare i tuoi dati e ad adeguare i parametri del modello. Questo processo di addestramento può richiedere da pochi minuti a diverse ore, a seconda delle dimensioni del tuo set di dati e del modello selezionato.

Puoi monitorare lo stato di avanzamento del lavoro direttamente dalla dashboard di Google AI Studio. Poiché il lavoro viene eseguito sui server di Google, puoi chiudere tranquillamente il browser e tornare più tardi per controllarne lo stato. Se un lavoro non va a buon fine, quasi sempre è dovuto a un problema relativo alla qualità o alla formattazione dei tuoi dati di addestramento.

Passaggio 5: prova il tuo modello personalizzato

Una volta completato il processo di addestramento, il tuo modello personalizzato sarà pronto per essere testato. ✨

Puoi accedervi tramite l'interfaccia playground in Google AI Studio.

Inizia inviando prompt di prova simili agli esempi di addestramento per verificarne l'accuratezza. Quindi, testalo su casi limite e nuove varianti che non ha mai visto prima per valutarne la capacità di generalizzazione.

Precisione: produce i risultati esatti per cui l'hai addestrato?
Generalizzazione: gestisce correttamente i nuovi input simili ma non identici ai tuoi dati di addestramento?
Coerenza: le sue risposte sono affidabili e prevedibili in più tentativi con lo stesso prompt?

Se i risultati non sono soddisfacenti, probabilmente dovrai tornare indietro, migliorare i tuoi dati di addestramento aggiungendo altri esempi o correggendo le incongruenze, quindi addestrare nuovamente il modello.

Best practice per l'addestramento di Gemini su dati personalizzati

Seguire semplicemente i passaggi tecnici non garantisce un modello eccellente. Molti team completano il processo solo per rimanere delusi dai risultati perché non conoscono le strategie di ottimizzazione utilizzate dai professionisti esperti. Questo è ciò che distingue un modello funzionale da uno altamente performante.

Non sorprende che il rapporto di Deloitte sullo stato dell'IA generativa nelle aziende abbia rilevato che due terzi delle aziende dichiarano che il 30% o meno dei loro esperimenti di IA generativa sarà completamente scalato entro sei mesi.

L'adozione di queste best practice ti farà risparmiare tempo e ti consentirà di ottenere risultati molto migliori.

Inizia in piccolo, poi scala: prima di impegnarti in un ciclo di addestramento completo, prova il tuo approccio con un piccolo sottoinsieme dei tuoi dati (ad esempio, 100 esempi). Questo ti consentirà di convalidare il formato dei tuoi dati e di farti un'idea rapida delle prestazioni senza perdere tempo.
Versioni dei tuoi set di dati: man mano che aggiungi, rimuovi o effettui delle modifiche agli esempi di addestramento, salva ogni versione del tuo set di dati. Questo ti consentirà di effettuare il monitoraggio delle modifiche, riprodurre i risultati e ripristinare una versione precedente se quella nuova offre prestazioni inferiori.
Test prima e dopo: prima di iniziare la messa a punto, stabilisci una linea di base valutando le prestazioni del modello di base sulle tue attività chiave. Ciò ti consentirà di misurare oggettivamente il miglioramento ottenuto grazie al lavoro richiesto per la messa a punto.
Ripeti in caso di errori: quando il tuo modello personalizzato produce una risposta errata o mal formattata, non scoraggiarti. Aggiungi quel caso specifico di errore come nuovo esempio corretto nei tuoi dati di addestramento per la prossima iterazione.
Documenta il tuo processo: tieni un registro di ogni sessione di addestramento, annotando la versione del set di dati utilizzata, gli iperparametri e i risultati. Questa documentazione è preziosa per capire cosa funziona e cosa no nel tempo.

La gestione di queste iterazioni, versioni dei set di dati e documentazione richiede una solida gestione dei progetti. Centralizzare questo lavoro in una piattaforma progettata per flussi di lavoro strutturati può impedire che il processo diventi caotico.

Sfide comuni durante l'addestramento di Gemini

I teams spesso investono tempo e risorse significative nella messa a punto, solo per incontrare ostacoli prevedibili che portano a uno spreco di lavoro richiesto e frustrazione. Conoscere in anticipo queste insidie comuni può aiutarti a gestire il processo in modo più fluido.

Ecco alcune delle sfide più frequenti e come affrontarle:

Overfitting: si verifica quando il modello memorizza perfettamente gli esempi di addestramento ma non riesce a generalizzare nuovi input non visti. Per risolvere questo problema, puoi aggiungere maggiore diversità ai tuoi dati di addestramento, valutare la possibilità di ridurre il numero di epoche o esplorare metodi alternativi come la generazione aumentata dal recupero.
Risultati incoerenti: se il modello fornisce risposte diverse a domande molto simili, è probabile che i tuoi dati di addestramento contengano esempi contraddittori o incoerenti. Per risolvere questi conflitti è necessaria un'accurata pulizia dei dati.
Deriva del formato: a volte un modello inizia seguendo la struttura di output desiderata, ma poi con il tempo si allontana da essa. La soluzione è includere istruzioni esplicite sul formato nell'output degli esempi di addestramento, non solo nel contenuto.
Cicli di iterazione lenti: quando ogni ciclo di addestramento richiede ore, la tua capacità di sperimentare e migliorare viene notevolmente rallentata. Prova prima le tue idee su set di dati più piccoli per ottenere un feedback più rapido prima di avviare un lavoro di addestramento completo.
Ostacolo alla raccolta dei dati: spesso, la parte più difficile è rappresentata dall'ostacolo alla raccolta dei dati, ovvero il semplice fatto di raccogliere un numero sufficiente di esempi di alta qualità. Inizia sfruttando i tuoi migliori contenuti esistenti, come ticket di supporto, testi di marketing o documenti tecnici, e parti da lì per espanderti.

Queste sfide sono una delle chiavi per cui molti team finiscono per cercare alternative al processo di ottimizzazione manuale.

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Perché ClickUp è un'alternativa più intelligente

La messa a punto di Gemini è potente, ma è anche una soluzione alternativa.

In questo articolo abbiamo visto che la messa a punto consiste essenzialmente in una cosa: insegnare all'IA a comprendere il contesto aziendale. Il problema è che la messa a punto lo fa in modo indiretto. Si preparano set di dati, si progettano esempi, si rieducano modelli e si mantengono pipeline, tutto affinché l'IA possa approssimare il modo in cui lavora il team.

Questo ha senso per casi d'uso specializzati. Ma per la maggior parte dei team, il vero obiettivo non è la personalizzazione di Gemini fine a se stessa. L'obiettivo è più semplice:

Vuoi un'IA che comprenda il tuo lavoro.

È qui che ClickUp adotta un approccio fondamentalmente diverso e più intelligente.

L'area di lavoro Converged AI di ClickUp offre al tuo team un'intelligenza artificiale in grado di comprendere immediatamente il tuo contesto lavorativo, senza alcuno sforzo. Invece di addestrare l'intelligenza artificiale affinché apprenda il tuo contesto in un secondo momento, puoi lavorare con ClickUp Brain, l'assistente AI integrato, dove il tuo contesto è già presente.

I tuoi compiti, documenti, commenti, cronologia dei progetti e decisioni sono collegati in modo nativo. Non è necessario addestrare l'IA sui tuoi dati perché è già presente nel luogo in cui svolgi il tuo lavoro, attingendo al tuo ecosistema di gestione delle conoscenze esistente.

Aspetto	Ottimizzazione di Gemini	ClickUp Brain
Tempo di configurazione	Da alcuni giorni a alcune settimane di preparazione dei dati	Immediato: funziona con i dati esistenti nell'area di lavoro
Fonte del contesto	Esempi di addestramento curati manualmente	Accesso automatico a tutti i lavori collegati
Manutenzione	Riqualifica quando le tue esigenze cambiano	Aggiornato continuamente man mano che la tua area di lavoro si evolve
Competenze tecniche richieste	Da moderato ad alto	Nessuno

Poiché ClickUp è il tuo sistema di lavoro, ClickUp Brain opera all'interno del tuo grafico di dati collegati. Non c'è alcuna diffusione dell'IA su strumenti scollegati, nessuna pipeline di addestramento fragile e nessun rischio che il modello non sia più in sincronia con il modo in cui lavora effettivamente il tuo team.

Ottieni risposte rapide a domande contestuali con ClickUp Brain

Ecco come funziona nella pratica:

Fai domande sui tuoi progetti: ClickUp Brain esegue ricerche nell'area di lavoro tra attività, documenti, commenti e aggiornamenti per rispondere alle domande utilizzando i dati reali dei tuoi progetti, non conoscenze generiche acquisite durante la formazione.
Genera contenuti con contesto: ClickUp Brain ha già un accesso sicuro alle tue attività, ai tuoi file, ai tuoi commenti e alla cronologia dei tuoi progetti. Può creare documenti, riepiloghi/riassunti e aggiornamenti di stato che fanno riferimento al tuo lavoro effettivo, alle tue tempistiche e alle tue priorità. Niente più dispersione di contesto, con i team che perdono ore a cercare informazioni tra app e file.
Automatizza con comprensione: con ClickUp Automazioni, puoi creare automazioni che reagiscono in modo intelligente al contesto del progetto, come scadenze, titolarità e cambiamenti di stato, e non solo regole statiche. L'IA può persino crearle per te, senza bisogno di codice.

💡Suggerimento professionale: sfrutta la vera potenza dell'IA nell'area di lavoro di ClickUp con ClickUp Super Agents.

I Super Agents sono i colleghi di ClickUp basati sull'IA, configurati come "utenti" IA che lavorano insieme al tuo team all'interno dell'area di lavoro. Sono ambientali e contestuali e possono essere assegnati a attività, menzionati nelle menzioni, triggerati tramite eventi o programmi o diretti tramite chat, proprio come un collega umano.

Accelera i flussi di lavoro con i Super Agent in ClickUp

Puoi crearli e implementarli utilizzando il visual builder senza codice che ti consente di:

Identifica l'evento iniziale, come un messaggio o un cambiamento nello stato di un'attività.
Delinea le regole operative, compreso come riepilogare i dati, delegare il lavoro o modificare le priorità.
Esegui azioni esterne tramite strumenti ed estensioni integrati
Fornisci dati di supporto tramite una connessione dell'agente alle knowledge base pertinenti.

Ulteriori informazioni sui Super Agenti nel video qui sotto.

Ottimizza la tua strategia IA: ottieni ClickUp

La messa a punto insegna all'IA i tuoi modelli attraverso esempi statici, ma l'utilizzo di software convergenti in un'area di lavoro come ClickUp elimina la dispersione del contesto fornendo alla tua IA un contesto live e automatico.

Questo è il segreto di una trasformazione AI di successo: i team che centralizzano il proprio lavoro in una piattaforma connessa dedicano meno tempo all'addestramento dell'IA e più tempo a trarne vantaggio. Man mano che l'area di lavoro si evolve, anche la tua IA si evolve automaticamente, senza bisogno di cicli di riaddestramento.

Sei pronto a saltare la fase di addestramento e iniziare con un'IA che conosce già il tuo lavoro? Inizia gratis con ClickUp e scopri i vantaggi di uno spazio di lavoro convergente.

Domande frequenti (FAQ)

Il tuo modello ottimizzato apprende dagli esempi di addestramento, ma il modello Gemini di base di Google non conserva né apprende dai tuoi dati di conversazione per impostazione predefinita. Il tuo modello personalizzato è separato dal modello di base che serve altri utenti.

Sebbene il lavoro di addestramento in sé richieda solo poche ore, il tempo maggiore è dedicato alla preparazione di dati di addestramento di alta qualità. Questa fase di preparazione dei dati può spesso richiedere giorni o addirittura settimane per essere completata correttamente.

Sì, puoi ottimizzare un modello senza scrivere codice utilizzando Google AI Studio. Questo strumento fornisce un'interfaccia visiva che gestisce la maggior parte della complessità tecnica, anche se dovrai comunque comprendere i requisiti di formattazione dei dati.

Le istruzioni personalizzate sono prompt temporanei basati sulla sessione che guidano il comportamento del modello per una singola conversazione. La messa a punto, invece, regola in modo permanente i parametri interni del modello in base ai tuoi esempi di addestramento, creando cambiamenti duraturi nel suo comportamento.