Jak szkolić Gemini na podstawie własnych danych w [rok]

Według najnowszych badań przeprowadzonych wśród przedsiębiorstw 73% organizacji twierdzi, że ich modele AI nie rozumieją terminologii i kontekstu specyficznego dla danej firmy, co prowadzi do wyników wymagających znacznej ręcznej korekty. Staje się to jednym z największych wyzwań związanych z wdrażaniem AI.

Duże modele językowe, takie jak Google Gemini, są już szkolone na ogromnych publicznych zbiorach danych. Większość firm nie potrzebuje szkolenia nowego modelu, ale nauczania Gemini kontekstu swojej działalności: dokumentów, cykli pracy, klientów i wiedzy wewnętrznej.

Ten przewodnik przeprowadzi Cię przez zakończony proces szkolenia modelu Gemini firmy Google na podstawie własnych danych. Omówimy wszystko, od przygotowania zestawów danych w prawidłowym formacie JSONL po uruchamianie zadań dostrajania w Google AI Studio.

Sprawdzimy również, czy zintegrowany obszar roboczy z wbudowaną AI może zaoszczędzić Ci tygodnie czasu potrzebnego na ustawienia.

Czym jest dostosowywanie Gemini i dlaczego ma znaczenie?

Dostosowywanie Gemini to proces szkolenia modelu podstawowego Google na podstawie własnych danych.

Potrzebujesz AI, która rozumie Twoją działalność, ale gotowe modele udzielają ogólnych odpowiedzi, które nie trafiają w sedno. Oznacza to, że tracisz czas na ciągłe poprawianie wyników, ponowne wyjaśnianie terminologii stosowanej w Twojej firmie i frustrację, gdy AI po prostu tego nie rozumie.

Te ciągłe zmiany spowalniają pracę Twojego zespołu i podważają obietnicę wydajności AI.

Dostosowanie Gemini pozwala stworzyć niestandardowy model Gemini, który uczy się konkretnych wzorców, tonu i wiedzy dziedzinowej, dzięki czemu może dokładniej reagować na unikalne przypadki użycia. Takie podejście sprawdza się najlepiej w przypadku spójnych, powtarzalnych zadań, w których model bazowy wielokrotnie zawodzi.

Czym różni się dostosowywanie od inżynierii podpowiedzi

Inżynieria podpowiedzi polega na przekazywaniu modelowi tymczasowych instrukcji opartych na sesji za każdym razem, gdy wchodzisz z nim w interakcję. Po zakończeniu rozmowy model zapomina o kontekście.

To podejście osiąga swoje granice, gdy Twój przypadek użycia wymaga specjalistycznej wiedzy, której model bazowy po prostu nie posiada. Możesz podać tylko określoną liczbę instrukcji, zanim model będzie musiał faktycznie nauczyć się Twoich wzorców.

Natomiast dostrajanie trwale modyfikuje zachowanie modelu poprzez zmianę jego wewnętrznych wag na podstawie przykładów szkoleniowych, dzięki czemu zmiany pozostają aktywne we wszystkich przyszłych sesjach.

Dostosowywanie nie jest szybkim rozwiązaniem sporadycznych problemów związanych z AI; wymaga znacznej inwestycji czasu i danych. Ma największy sens w konkretnych scenariuszach, w których model bazowy konsekwentnie nie spełnia oczekiwań i potrzebne jest trwałe rozwiązanie.

Rozważ dostosowanie, gdy potrzebujesz, aby AI opanowała:

Inżynieria podpowiedzi kształtuje to, co mówisz do modelu. Dostrajanie kształtuje sposób myślenia modelu.

Chociaż ten artykuł skupia się na Gemini, zrozumienie alternatywnych podejść do dostosowywania AI może dać fajną perspektywę na różne metody osiągania podobnych celów.

Wideo pokazuje , jak stworzyć niestandardowy model GPT, który jest kolejnym popularnym podejściem do dostosowywania AI do konkretnych zastosowań:

Jak przygotować dane szkoleniowe dla Gemini

Większość projektów związanych z dostosowywaniem kończy się niepowodzeniem jeszcze przed rozpoczęciem, ponieważ Teams nie doceniają procesu przygotowania danych. Firma Gartner przewiduje, że 60% projektów związanych z AI zostanie porzuconych z powodu nieodpowiednich danych gotowych do wykorzystania w AI.

Możesz spędzić tygodnie na nieprawidłowym gromadzeniu i formatowaniu danych, a mimo to szkolenie zakończy się niepowodzeniem lub powstanie bezużyteczny model. Jest to często najbardziej czasochłonna część całego procesu, ale prawidłowe wykonanie tego zadania jest najważniejszym czynnikiem decydującym o powodzeniu.

W tym przypadku bardzo ważna jest zasada „garbage in, garbage out” (co włożysz, to wyjdzie). Jakość Twojego niestandardowego modelu będzie bezpośrednio odzwierciedlać jakość danych, na których go trenujesz.

Wymagania dotyczące formatu zbioru danych

Gemini wymaga, aby dane szkoleniowe były w określonym formacie o nazwie JSONL, co oznacza JSON Lines. W pliku JSONL każda linia jest zakończonym, samodzielnym obiektem JSON, który reprezentuje jeden przykład szkoleniowy. Taka struktura ułatwia systemowi przetwarzanie dużych zbiorów danych, linia po linii.

Każdy przykład szkoleniowy musi zawierać dwa kluczowe pola:

Dla wygody Google AI Studio akceptuje również pliki w formacie CSV i konwertuje je do wymaganej struktury JSONL.

Może to nieco ułatwić wstępne wprowadzanie danych, jeśli Twój zespół czuje się bardziej komfortowo pracując w arkuszach kalkulacyjnych.

Zalecenia dotyczące rozmiaru zbioru danych

Chociaż jakość jest ważniejsza od ilości, nadal potrzebujesz minimalnej liczby przykładów, aby model mógł rozpoznawać i uczyć się wzorców. Rozpoczęcie pracy z zbyt małą liczbą przykładów spowoduje, że model nie będzie w stanie uogólniać ani działać niezawodnie.

Oto kilka ogólnych wskazówek dotyczących rozmiaru zbioru danych:

Zebranie setek wysokiej jakości przykładów stanowi poważne wyzwanie dla większości zespołów. Przed przystąpieniem do procesu dostosowywania należy odpowiednio zaplanować fazę gromadzenia danych.

Najlepsze praktyki dotyczące jakości danych

Niespójne lub sprzeczne przykłady mogą wprowadzić model w błąd, co spowoduje, że wyniki będą niepewne i nieprzewidywalne. Aby tego uniknąć, dane szkoleniowe muszą być starannie wyselekcjonowane i oczyszczone. Jeden zły przykład może zniweczyć efekty nauki na podstawie wielu dobrych przykładów.

Postępuj zgodnie z poniższymi wytycznymi, aby zapewnić wysoką jakość danych:

Zdecydowanie zaleca się, aby przykłady szkoleniowe zostały sprawdzone i zatwierdzone przez kilka osób. Świeże spojrzenie często pozwala wychwycić błędy lub niespójności, które mogły zostać przeoczone.

Jak dostosować Gemini krok po kroku

Proces dostosowywania Gemini obejmuje kilka kroków technicznych na platformach Google. Jedna błędna konfiguracja może spowodować stratę wielu godzin cennego czasu szkoleniowego i zasobów obliczeniowych, zmuszając Cię do rozpoczęcia procesu od nowa. Ten praktyczny przewodnik ma na celu ograniczenie prób i błędów, prowadząc Cię przez cały proces od początku do końca. 🛠️

Zanim zaczniesz, potrzebujesz konta Google Cloud z włączoną funkcją rozliczeń i dostępem do Google AI Studio. Zarezerwuj co najmniej kilka godzin na wstępne ustawienia i pierwsze zadanie szkoleniowe, a także dodatkowy czas na testowanie i iterację modelu.

Krok 1: Skonfiguruj Google AI Studio

Google AI Studio to internetowy interfejs, w którym można zarządzać całym procesem dostosowywania. Zapewnia on przyjazny dla użytkownika sposób przesyłania danych, konfigurowania szkolenia i testowania niestandardowego modelu bez konieczności pisania kodu.

Najpierw przejdź do strony ai.google.dev i zaloguj się na swoje konto Google.

Musisz zaakceptować Warunki usługi i utworzyć nowy projekt w Google Cloud Console, jeśli jeszcze go nie masz. Upewnij się, że włączyłeś niezbędne interfejsy API zgodnie z podpowiedziami platformy.

Krok 2: Prześlij zestaw danych szkoleniowych

Po skonfigurowaniu przejdź do sekcji dostosowywania w Google AI Studio. Tutaj rozpoczniesz proces tworzenia niestandardowego modelu.

Wybierz opcję „Utwórz dostrojony model” i wybierz model bazowy. Gemini 1. 5 Flash to popularny i ekonomiczny wybór do dostrajania.

Następnie prześlij plik JSONL lub CSV zawierający przygotowany zestaw danych szkoleniowych. Platforma zweryfikuje plik pod kątem zgodności z wymaganiami formatowania, sygnalizując wszelkie typowe błędy, takie jak brakujące pola lub nieprawidłowa struktura.

Krok 3: Skonfiguruj ustawienia dostrajania

Po załadowaniu i sprawdzeniu danych skonfigurujesz parametry szkolenia. Te ustawienia, znane jako hiperparametry, kontrolują sposób, w jaki model uczy się na podstawie danych.

Najważniejsze klucze, które zobaczysz, to:

Przy pierwszej próbie najlepiej zacząć od ustawień domyślnych zalecanych przez Google AI Studio. Platforma upraszcza te złożone decyzje, dzięki czemu jest dostępna nawet dla osób, które nie są ekspertami w dziedzinie uczenia maszynowego.

Krok 4: Uruchom zadanie dostosowywania

Po skonfigurowaniu ustawień możesz rozpocząć proces dostosowywania. Serwery Google zaczną przetwarzać Twoje dane i dostosowywać parametry modelu. Proces szkolenia może trwać od kilku minut do kilku godzin, w zależności od wielkości zbioru danych i wybranego modelu.

Postęp zadania można monitorować bezpośrednio w panelu Google AI Studio. Ponieważ zadanie jest wykonywane na serwerach Google, można bezpiecznie zamknąć przeglądarkę i wrócić później, aby sprawdzić status. Jeśli zadanie zakończy się niepowodzeniem, prawie zawsze wynika to z problemu z jakością lub formatowaniem danych szkoleniowych.

Krok 5: Przetestuj swój niestandardowy model

Po zakończeniu szkolenia Twój niestandardowy model będzie gotowy do testowania. ✨

Dostęp do niego można uzyskać za pośrednictwem interfejsu playground w Google AI Studio.

Zacznij od wysłania mu podpowiedzi podobnych do przykładów szkoleniowych, aby zweryfikować jego dokładność. Następnie przetestuj go na skrajnych przypadkach i nowych wariantach, których wcześniej nie widział, aby ocenić jego zdolność do uogólniania.

Jeśli wyniki nie będą satysfakcjonujące, prawdopodobnie będziesz musiał wrócić do poprzedniego etapu, poprawić dane szkoleniowe, dodając więcej przykładów lub naprawiając niespójności, a następnie ponownie przeszkolić model.

Najlepsze praktyki dotyczące szkolenia Gemini na danych niestandardowych

Samo wykonanie kroków technicznych nie gwarantuje uzyskania doskonałego modelu. Wiele zespołów kończy ten proces, ale jest rozczarowanych wynikami, ponieważ nie stosują strategii optymalizacji wykorzystywanych przez doświadczonych praktyków. To właśnie odróżnia model funkcjonalny od modelu o wysokiej wydajności.

Nic dziwnego, że raport Deloitte „State of Generative AI in the Enterprise” wykazał, iż dwie trzecie firm twierdzi, że 30% lub mniej ich eksperymentów z generatywną sztuczną inteligencją zostanie w pełni wdrożonych w ciągu sześciu miesięcy.

Zastosowanie tych najlepszych praktyk pozwoli Ci zaoszczędzić czas i uzyskać znacznie lepsze wyniki.

Zarządzanie tymi iteracjami, wersjami zestawów danych i dokumentacją wymaga solidnego zarządzania projektami. Scentralizowanie tych zadań na platformie zaprojektowanej z myślą o ustrukturyzowanych cyklach pracy może zapobiec chaotycznemu przebiegowi procesu.

Typowe wyzwania podczas szkolenia Gemini

Zespoły często poświęcają dużo czasu i zasobów na dostosowywanie, ale potem napotykają przewidywalne przeszkody, które prowadzą do zmarnowanego wysiłku i frustracji. Znajomość tych typowych pułapek z wyprzedzeniem może pomóc w płynniejszym przejściu przez ten proces.

Oto niektóre z najczęstszych wyzwań i sposoby ich rozwiązania:

Te wyzwania są kluczowym powodem, dla którego wiele zespołów ostatecznie poszukuje alternatyw dla ręcznego procesu dostrajania.

Dlaczego ClickUp jest mądrzejszą alternatywą

Precyzyjne dostosowywanie Gemini jest potężnym narzędziem, ale jest to również rozwiązanie zastępcze.

W tym artykule pokazaliśmy, że dostosowywanie sprowadza się ostatecznie do jednego: nauczenia AI rozumienia kontekstu Twojej firmy. Problem polega na tym, że dostosowywanie odbywa się pośrednio. Przygotowujesz zestawy danych, tworzysz przykłady, ponownie trenujesz modele i utrzymujesz potoki, aby AI mogła zbliżyć się do sposobu działania Twojego zespołu.

Ma to sens w przypadku specjalistycznych zastosowań. Jednak dla większości zespołów prawdziwym celem nie jest sama personalizacja Gemini. Cel jest prostszy:

Potrzebujesz AI, która rozumie Twoją pracę.

W tym zakresie ClickUp stosuje zasadniczo inne — i inteligentniejsze — podejście.

Zintegrowany obszar roboczy ClickUp AI zapewnia Twojemu zespołowi sztuczną inteligencję, która natychmiast rozumie kontekst Twojej pracy — bez konieczności wykonywania żmudnych zadań. Zamiast szkolić sztuczną inteligencję, aby nauczyła się Twojego kontekstu w późniejszym czasie, pracujesz z ClickUp Brain, zintegrowanym asystentem AI, w którym Twój kontekst już istnieje.

Twoje zadania, dokumenty, komentarze, historia projektów i decyzje są natywnie połączone. Nie ma potrzeby szkolenia AI na podstawie Twoich danych, ponieważ znajduje się ona już tam, gdzie odbywa się Twoja praca, korzystając z istniejącego ekosystemu zarządzania wiedzą.

Ponieważ ClickUp jest Twoim systemem pracy, ClickUp Brain działa w ramach połączonego wykresu danych. Nie ma rozproszenia AI między niepołączonymi narzędziami, nie ma kruchych procesów szkoleniowych i nie ma ryzyka, że model przestanie być zsynchronizowany z rzeczywistym sposobem pracy Twojego zespołu.

Oto jak wygląda to w praktyce:

💡Wskazówka dla profesjonalistów: Wykorzystaj prawdziwą moc AI w swoim obszarze roboczym ClickUp dzięki ClickUp Super Agents.

Super agenci to współpracownicy ClickUp oparci na sztucznej inteligencji — skonfigurowani jako „użytkownicy” AI, którzy współpracują z Twoim zespołem w obszarze roboczym. Są oni otoczeni i kontekstowi, można im przypisywać zadania, dokonywać wzmianek o nich w komentarzach, wywoływać ich za pomocą zdarzeń lub harmonogramów lub kierować za pomocą czatu — tak jak w przypadku ludzkich współpracowników.

Możesz je tworzyć i wdrażać za pomocą wizualnego kreatora bez kodowania, który umożliwia:

• Określ wydarzenie początkowe, takie jak wiadomość lub zmiana statusu zadania.
• Określ zasady operacyjne, w tym sposób podsumowywania danych, delegowania zadań lub dostosowywania priorytetów.
• Wykonuj działania zewnętrzne za pomocą zintegrowanych narzędzi i rozszerzeń.
• Dostarcz wsparcie, wykonując połączenie agenta z odpowiednimi bazami wiedzy.

Dowiedz się więcej o Super Agents z poniższego wideo.

Dostosuj swoją strategię AI: skorzystaj z ClickUp

Dostosowywanie uczy AI Twoich wzorców poprzez statyczne przykłady, ale użycie zintegrowanego oprogramowania w obszarze roboczym takim jak ClickUp eliminuje rozproszenie kontekstu, zapewniając AI aktualny, automatyczny kontekst.

To podstawa powodzenia transformacji AI: zespoły, które skupiają swoją pracę na jednej platformie, spędzają mniej czasu na szkoleniu AI, a więcej na czerpaniu z niej korzyści. Wraz z rozwojem Twojego obszaru roboczego, Twoja AI rozwija się automatycznie — bez konieczności ponownego szkolenia.

Chcesz pominąć szkolenie i zacząć korzystać z AI, która już zna Twoją pracę? Zacznij bezpłatnie korzystać z ClickUp i poznaj zalety zintegrowanego obszaru roboczego ClickUp.

Często zadawane pytania (FAQ)

Twój dostrojony model uczy się na podstawie przykładów szkoleniowych, ale podstawowy model Gemini firmy Google domyślnie nie zachowuje danych konwersacyjnych ani nie uczy się na ich podstawie. Twój model niestandardowy jest oddzielony od modelu podstawowego, który służy innym użytkownikom.

Chociaż samo szkolenie może zająć tylko kilka godzin, większą inwestycję czasu wymaga przygotowanie wysokiej jakości danych szkoleniowych. Ta faza przygotowania danych często może trwać kilka dni, a nawet tygodni, aby została wykonana prawidłowo.

Tak, możesz dostosować model bez pisania kodu, korzystając z Google AI Studio. Zapewnia ono wizualny interfejs, który obsługuje większość złożonych kwestii technicznych, ale nadal musisz zrozumieć wymagania dotyczące formatowania danych.

Instrukcje niestandardowe to tymczasowe podpowiedzi oparte na sesjach, które kierują zachowaniem modelu podczas pojedynczej rozmowy. Dostrajanie natomiast trwale dostosowuje wewnętrzne parametry modelu na podstawie przykładów szkoleniowych, powodując trwałe zmiany w jego zachowaniu.