Como treinar o Gemini com seus próprios dados em [ano]

De acordo com um estudo empresarial recente, 73% das organizações relatam que seus modelos de IA não conseguem entender a terminologia e o contexto específicos da empresa, levando a resultados que exigem correções manuais extensas. Isso se torna um dos maiores desafios da adoção da IA.

Grandes modelos de linguagem, como o Google Gemini, já são treinados em enormes conjuntos de dados públicos. O que a maioria das empresas realmente precisa não é treinar um novo modelo, mas ensinar ao Gemini o contexto do seu negócio: seus documentos, fluxos de trabalho, clientes e conhecimento interno.

Este guia orienta você por todo o processo de treinamento do modelo Gemini do Google com seus próprios dados. Abordaremos tudo, desde a preparação de conjuntos de dados no formato JSONL correto até a execução de tarefas de ajuste no Google AI Studio.

Também exploraremos se um espaço de trabalho convergente com contexto de IA integrado pode economizar semanas de tempo de configuração.

O que é o ajuste fino do Gemini e por que ele é importante?

O ajuste fino do Gemini é o processo de treinar o modelo básico do Google com seus próprios dados.

Você quer uma IA que entenda o seu negócio, mas os modelos prontos para uso fornecem respostas genéricas que não atingem o objetivo. Isso significa que você perde tempo corrigindo constantemente os resultados, reexplicando a terminologia da sua empresa e ficando frustrado quando a IA simplesmente não entende.

Essa constante troca de informações retarda o trabalho da sua equipe e prejudica a promessa de produtividade da IA.

O ajuste fino do Gemini cria um modelo Gemini personalizado que aprende seus padrões, tom e conhecimento de domínio específicos, permitindo que ele responda com mais precisão aos seus casos de uso exclusivos. Essa abordagem funciona melhor para tarefas consistentes e repetíveis, nas quais o modelo básico falha repetidamente.

Como o ajuste fino difere da engenharia de prompt

A engenharia de prompts envolve fornecer ao modelo instruções temporárias baseadas em sessões cada vez que você interage com ele. Quando a conversa termina, o modelo esquece o seu contexto.

Essa abordagem atinge um limite quando seu caso de uso requer conhecimento especializado que o modelo básico simplesmente não possui. Você só pode dar um número limitado de instruções antes de precisar que o modelo realmente aprenda seus padrões.

Em contrapartida, o ajuste fino altera permanentemente o comportamento do modelo, modificando seus pesos internos com base nos seus exemplos de treinamento, de modo que as alterações persistam em todas as sessões futuras.

O ajuste fino não é uma solução rápida para frustrações ocasionais com a IA; é um investimento significativo de tempo e dados. Ele faz mais sentido em cenários específicos em que o modelo básico é consistentemente insuficiente e você precisa de uma solução permanente.

Considere fazer ajustes finos quando precisar que a IA domine:

Terminologia especializada: seu setor usa jargões que o modelo interpreta incorretamente ou não consegue usar corretamente de forma consistente.
Formato de saída consistente: você precisa de respostas em uma estrutura muito específica todas as vezes, como a geração de relatórios ou trechos de código.
Conhecimento especializado na área: o modelo carece de conhecimento sobre seus produtos de nicho, processos internos ou fluxos de trabalho proprietários.
Voz da marca: você deseja que todas as saídas geradas por IA correspondam perfeitamente à voz, ao estilo e à personalidade exatos da marca da sua empresa.

Aspecto	Engenharia de prompts	Ajuste fino
O que é	Criando instruções melhores no prompt para orientar o comportamento do modelo	Treinar o modelo ainda mais com seus próprios exemplos
Quais mudanças	A entrada que você envia para o modelo	Os pesos internos do modelo
Rapidez na implementação	Imediato — funciona instantaneamente	Lento — requer preparação do conjunto de dados e tempo de treinamento
Complexidade técnica	Baixo — não é necessário ter experiência em ML	Médio a alto — requer pipelines de ML
Dados necessários	Alguns bons exemplos dentro do prompt	Centenas a milhares de exemplos rotulados
Consistência da saída	Médio — varia de acordo com os prompts	Alto — o comportamento é incorporado ao modelo
Ideal para	Tarefas pontuais, experimentos, iteração rápida	Tarefas repetitivas que exigem resultados consistentes

A engenharia de prompts molda o que você diz ao modelo. O ajuste fino molda a forma como o modelo pensa.

Embora este artigo se concentre no Gemini, compreender abordagens alternativas para a personalização da IA pode fornecer uma perspectiva valiosa sobre diferentes métodos para atingir objetivos semelhantes.

Este vídeo demonstra como criar um GPT personalizado, outra abordagem popular para adaptar a IA a casos de uso específicos:

📖 Leia também: Como se tornar um engenheiro de prompts

Como preparar seus dados de treinamento para o Gemini

A maioria dos projetos de ajuste fino fracassa antes mesmo de começar porque as equipes subestimam o processo de preparação de dados. A Gartner prevê que 60% dos projetos de IA serão abandonados devido à inadequação dos dados preparados para IA.

Você pode passar semanas coletando e formatando dados incorretamente, apenas para que o trabalho de treinamento falhe ou produza um modelo inútil. Essa é frequentemente a parte mais demorada de todo o processo, mas acertar nela é o fator mais importante para o sucesso.

O princípio de “lixo entra, lixo sai” se aplica fortemente aqui. A qualidade do seu modelo personalizado será um reflexo direto da qualidade dos dados com os quais você o treina.

Requisitos de formato do conjunto de dados

O Gemini requer que seus dados de treinamento estejam em um formato específico chamado JSONL, que significa JSON Lines. Em um arquivo JSONL, cada linha é um objeto JSON completo e independente que representa um exemplo de treinamento. Essa estrutura facilita o processamento de grandes conjuntos de dados pelo sistema, uma linha por vez.

Cada exemplo de treinamento deve conter dois campos principais:

text_input: Esta é a solicitação ou pergunta que você faria ao modelo.
Saída: esta é a resposta ideal e perfeita que você deseja que o modelo aprenda a produzir.

Para sua conveniência, o Google AI Studio também aceita uploads no formato CSV e os converte na estrutura JSONL necessária para você.

Isso pode facilitar um pouco a entrada inicial de dados se sua equipe se sentir mais à vontade trabalhando em planilhas.

Recomendações sobre o tamanho do conjunto de dados

Embora a qualidade seja mais importante do que a quantidade, você ainda precisa de um número mínimo de exemplos para que o modelo reconheça e aprenda padrões. Começar com poucos exemplos resultará em um modelo que não consegue generalizar ou ter um desempenho confiável.

Aqui estão algumas diretrizes gerais para o tamanho do conjunto de dados:

Mínimo viável: para tarefas simples e altamente específicas, você pode começar a ver resultados com cerca de 100 a 500 exemplos de alta qualidade.
Melhores resultados: para resultados mais complexos ou sutis, buscar de 500 a 1.000 exemplos produzirá um modelo mais robusto e confiável.
Retorno decrescente: em determinado momento, simplesmente adicionar mais dados repetitivos não melhorará significativamente o desempenho. Concentre-se na diversidade e na qualidade, em vez de apenas no volume.

Reunir centenas de exemplos de alta qualidade é um grande desafio para a maioria das equipes. Planeje essa fase de coleta de dados adequadamente antes de se comprometer com o processo de ajuste fino.

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Práticas recomendadas para qualidade de dados

Exemplos inconsistentes ou contraditórios confundirão o modelo, levando a resultados pouco confiáveis e imprevisíveis. Para evitar isso, seus dados de treinamento precisam ser meticulosamente selecionados e limpos. Um único exemplo ruim pode desfazer o aprendizado de muitos exemplos bons.

Siga estas diretrizes para garantir alta qualidade dos dados:

Consistência: todos os exemplos devem seguir o mesmo formato, estilo e tom. Se você deseja que a IA seja formal, todos os seus exemplos de saída devem ser formais.
Diversidade: seu conjunto de dados deve cobrir toda a gama de entradas que o modelo provavelmente encontrará no uso real. Não o treine apenas com casos fáceis.
Precisão: cada exemplo de saída deve ser perfeito. Deve ser a resposta exata que você deseja que o modelo produza, sem erros ou erros de digitação.
Limpeza: antes do treinamento, você deve remover exemplos duplicados, corrigir todos os erros ortográficos e gramaticais e resolver quaisquer contradições nos dados.

É altamente recomendável que várias pessoas revisem e validem os exemplos de treinamento. Um novo par de olhos muitas vezes pode detectar erros ou inconsistências que você pode ter deixado passar.

Como ajustar o Gemini passo a passo

O processo de ajuste fino do Gemini envolve várias etapas técnicas nas plataformas do Google. Uma única configuração incorreta pode desperdiçar horas de tempo valioso de treinamento e recursos de computação, forçando você a recomeçar. Este guia prático foi elaborado para reduzir essa tentativa e erro, orientando você durante todo o processo, do início ao fim. 🛠️

Antes de começar, você precisará de uma conta do Google Cloud com faturamento habilitado e acesso ao Google AI Studio. Reserve pelo menos algumas horas para a configuração inicial e seu primeiro trabalho de treinamento, além de tempo adicional para testar e iterar seu modelo.

Etapa 1: configure o Google AI Studio

O Google AI Studio é a interface baseada na web onde você gerenciará todo o processo de ajuste fino. Ele oferece uma maneira fácil de carregar dados, configurar o treinamento e testar seu modelo personalizado sem precisar escrever código.

Primeiro, acesse ai.google.dev e faça login com sua conta do Google.

Você precisará aceitar os termos de serviço e criar um novo projeto no Google Cloud Console, caso ainda não tenha um. Certifique-se de habilitar as APIs necessárias, conforme solicitado pela plataforma.

Etapa 2: carregue seu conjunto de dados de treinamento

Depois de configurar, navegue até a seção de ajuste no Google AI Studio. Aqui, você iniciará o processo de criação do seu modelo personalizado.

Selecione a opção “Criar modelo ajustado” e escolha seu modelo base. O Gemini 1.5 Flash é uma opção comum e econômica para ajustes finos.

Em seguida, carregue o arquivo JSONL ou CSV contendo seu conjunto de dados de treinamento preparado. A plataforma validará seu arquivo para garantir que ele atenda aos requisitos de formatação, sinalizando quaisquer erros comuns, como campos ausentes ou estrutura inadequada.

Etapa 3: Configure suas definições de ajuste fino

Depois que seus dados forem carregados e validados, você configurará os parâmetros de treinamento. Essas configurações, conhecidas como hiperparâmetros, controlam como o modelo aprende com seus dados.

As principais opções que você verá são:

Épocas: isso determina quantas vezes o modelo será treinado em todo o seu conjunto de dados. Mais épocas podem levar a um melhor aprendizado, mas também apresentam o risco de sobreajuste.
Taxa de aprendizagem: controla a agressividade com que o modelo ajusta seus pesos com base nos seus exemplos.
Tamanho do lote: define quantos exemplos de treinamento são processados juntos em um único grupo.

Para sua primeira tentativa, é melhor começar com as configurações padrão recomendadas pelo Google AI Studio. A plataforma simplifica essas decisões complexas, tornando-as acessíveis mesmo que você não seja um especialista em aprendizado de máquina.

Etapa 4: execute o trabalho de ajuste

Com suas configurações definidas, você pode iniciar o trabalho de ajuste. Os servidores do Google começarão a processar seus dados e ajustar os parâmetros do modelo. Esse processo de treinamento pode levar de alguns minutos a várias horas, dependendo do tamanho do seu conjunto de dados e do modelo selecionado.

Você pode monitorar o andamento do trabalho diretamente no painel do Google AI Studio. Como o trabalho é executado nos servidores do Google, você pode fechar o navegador com segurança e voltar mais tarde para verificar o status. Se um trabalho falhar, quase sempre é devido a um problema com a qualidade ou formatação dos seus dados de treinamento.

Etapa 5: teste seu modelo personalizado

Quando o trabalho de treinamento estiver concluído, seu modelo personalizado estará pronto para ser testado. ✨

Você pode acessá-lo pela interface do playground no Google AI Studio.

Comece enviando prompts de teste semelhantes aos seus exemplos de treinamento para verificar sua precisão. Em seguida, teste-o em casos extremos e novas variações que ele nunca viu antes para avaliar sua capacidade de generalização.

Precisão: ele produz os resultados exatos para os quais você o treinou?
Generalização: ele lida corretamente com novas entradas que são semelhantes, mas não idênticas aos seus dados de treinamento?
Consistência: as respostas são confiáveis e previsíveis em várias tentativas com o mesmo prompt?

Se os resultados não forem satisfatórios, provavelmente você precisará voltar, melhorar seus dados de treinamento adicionando mais exemplos ou corrigindo inconsistências e, em seguida, treinar novamente o modelo.

Práticas recomendadas para treinar o Gemini com dados personalizados

Simplesmente seguir as etapas técnicas não garante um modelo excelente. Muitas equipes concluem o processo, mas ficam desapontadas com os resultados porque não utilizam as estratégias de otimização que os profissionais experientes utilizam. É isso que diferencia um modelo funcional de um modelo de alto desempenho.

Não é de surpreender que o relatório State of Generative AI in the Enterprise, da Deloitte, tenha constatado que dois terços das empresas afirmam que 30% ou menos de suas experiências com IA generativa serão totalmente escalonadas em seis meses.

Adotar essas práticas recomendadas economizará seu tempo e levará a um resultado muito melhor.

Comece pequeno e depois amplie: antes de se comprometer com um treinamento completo, teste sua abordagem com um pequeno subconjunto de seus dados (por exemplo, 100 exemplos). Isso permite que você valide o formato dos dados e tenha uma ideia rápida do desempenho sem perder horas.
Versione seus conjuntos de dados: à medida que você adiciona, remove ou edita exemplos de treinamento, salve cada versão do seu conjunto de dados. Isso permite que você acompanhe as alterações, reproduza resultados e reverta para uma versão anterior se uma nova tiver um desempenho pior.
Teste antes e depois: antes de iniciar o ajuste fino, estabeleça uma linha de base avaliando o desempenho do modelo básico em suas tarefas principais. Isso permite que você avalie objetivamente o quanto seus esforços de ajuste fino melhoraram o desempenho.
Itere nas falhas: quando seu modelo personalizado produzir uma resposta errada ou mal formatada, não fique frustrado. Adicione esse caso específico de falha como um novo exemplo corrigido em seus dados de treinamento para a próxima iteração.
Documente seu processo: mantenha um registro de cada execução de treinamento, anotando a versão do conjunto de dados usada, os hiperparâmetros e os resultados. Essa documentação é inestimável para entender o que funciona e o que não funciona ao longo do tempo.

Gerenciar essas iterações, versões de conjuntos de dados e documentação requer um gerenciamento de projetos robusto. Centralizar esse trabalho em uma plataforma projetada para fluxos de trabalho estruturados pode evitar que o processo se torne caótico.

Desafios comuns durante o treinamento do Gemini

As equipes geralmente investem tempo e recursos significativos no ajuste fino, apenas para encontrar obstáculos previsíveis que levam ao desperdício de esforços e à frustração. Conhecer essas armadilhas comuns com antecedência pode ajudá-lo a navegar pelo processo com mais facilidade.

Aqui estão alguns dos desafios mais frequentes e como resolvê-los:

Sobreajuste: isso acontece quando o modelo memoriza perfeitamente seus exemplos de treinamento, mas não consegue generalizar para entradas novas e inéditas. Para corrigir isso, você pode adicionar mais diversidade aos seus dados de treinamento, considerar reduzir o número de épocas ou explorar métodos alternativos, como geração aumentada por recuperação.
Resultados inconsistentes: se o modelo fornecer respostas diferentes para perguntas muito semelhantes, é provável que seus dados de treinamento contenham exemplos contraditórios ou inconsistentes. É necessária uma limpeza completa dos dados para resolver esses conflitos.
Desvio de formato: às vezes, um modelo começa seguindo a estrutura de saída desejada, mas depois se “desvia” dela com o tempo. A solução é incluir instruções de formato explícitas na saída dos seus exemplos de treinamento, não apenas no conteúdo.
Ciclos de iteração lentos: quando cada execução de treinamento leva horas, isso diminui drasticamente sua capacidade de experimentar e melhorar. Teste suas ideias primeiro em conjuntos de dados menores para obter feedback mais rápido antes de iniciar um trabalho de treinamento completo.
Gargalo na coleta de dados: muitas vezes, a parte mais difícil é o gargalo na coleta de dados, ou seja, simplesmente reunir exemplos suficientes de alta qualidade. Comece aproveitando seu melhor conteúdo existente, como tickets de suporte, textos de marketing ou documentos técnicos, e expanda a partir daí.

Esses desafios são um dos principais motivos pelos quais muitas equipes acabam buscando alternativas ao processo de ajuste manual.

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Por que o ClickUp é uma alternativa mais inteligente

O ajuste fino do Gemini é poderoso, mas também é uma solução alternativa.

Ao longo deste artigo, vimos que o ajuste fino se resume a uma coisa: ensinar a IA a entender o contexto do seu negócio. O problema é que o ajuste fino faz isso indiretamente. Você prepara conjuntos de dados, cria exemplos, retreina modelos e mantém pipelines, tudo para que a IA possa se aproximar da forma como sua equipe trabalha.

Isso faz sentido para casos de uso especializados. Mas, para a maioria das equipes, o objetivo real não é a personalização do Gemini por si só. O objetivo é mais simples:

Você quer uma IA que entenda o seu trabalho.

É aqui que o ClickUp adota uma abordagem fundamentalmente diferente — e mais inteligente.

O Converged AI Workspace da ClickUp oferece à sua equipe uma IA que entende seu contexto de trabalho instantaneamente, sem necessidade de muito esforço. Em vez de treinar a IA para aprender seu contexto posteriormente, você trabalha com o ClickUp Brain, o assistente de IA integrado, onde seu contexto já está presente.

Suas tarefas, documentos, comentários, histórico de projetos e decisões estão conectados de forma nativa. Não há necessidade de treinar a IA com seus dados, pois ela já está presente onde você trabalha, aproveitando seu ecossistema de gestão de conhecimento existente.

Aspecto	Ajuste fino do Gemini	ClickUp Brain
Tempo de configuração	Dias a semanas de preparação de dados	Imediato — funciona com os dados existentes no espaço de trabalho
Fonte de contexto	Exemplos de treinamento selecionados manualmente	Acesso automático a todos os trabalhos conectados
Manutenção	Refaça o treinamento quando suas necessidades mudarem.	Atualizado continuamente à medida que seu espaço de trabalho evolui
Habilidades técnicas necessárias	Moderado a alto	Nenhum

Como o ClickUp é o seu sistema de trabalho, o ClickUp Brain opera dentro do seu gráfico de dados conectados. Não há expansão de IA em ferramentas desconectadas, pipelines de treinamento frágeis e risco de o modelo ficar fora de sincronia com a forma como sua equipe realmente trabalha.

Obtenha respostas rápidas para perguntas contextuais com o ClickUp Brain.

Veja como isso funciona na prática:

Faça perguntas sobre seus projetos: o ClickUp Brain realiza pesquisas no espaço de trabalho em tarefas, documentos, comentários e atualizações para responder a perguntas usando os dados reais do seu projeto, e não conhecimentos genéricos de treinamento.
Gere conteúdo com contexto: o ClickUp Brain já tem acesso seguro às suas tarefas, arquivos, comentários e histórico de projetos. Ele pode criar documentos, resumos e atualizações de status que fazem referência ao seu trabalho real, cronogramas e prioridades. Chega de dispersão de contexto, em que as equipes perdem horas procurando informações em aplicativos e arquivos.
Automatize com compreensão: com o ClickUp Automations, você pode criar uma automação que reage de forma inteligente ao contexto do projeto, como prazos, propriedade e alterações de status, e não apenas regras estáticas. A IA pode até mesmo criar isso para você, sem a necessidade de código.

💡Dica profissional: aproveite todo o poder da IA em seu espaço de trabalho com o ClickUp Super Agents.

Os Super Agents são colegas de equipe do ClickUp com tecnologia de IA — configurados como “usuários” de IA que trabalham junto com sua equipe dentro do espaço de trabalho. Eles são ambientais e contextuais e podem ser designados para tarefas, mencionados em comentários, acionados por meio de eventos ou agendas ou direcionados por chat — assim como um colega de equipe humano.

Acelere os fluxos de trabalho com os Super Agentes no ClickUp

Você pode criá-los e implantá-los usando o construtor visual sem código, que permite:

Identifique o evento inicial, como uma mensagem ou uma mudança no status da tarefa.
Descreva as regras operacionais, incluindo como resumir dados, delegar tarefas ou ajustar prioridades.
Execute ações externas por meio de ferramentas e extensões integradas.
Forneça dados de apoio conectando o agente a bases de conhecimento relevantes.

Saiba mais sobre os Super Agentes no vídeo abaixo.

Ajuste sua estratégia de IA: obtenha o ClickUp

O ajuste fino ensina à IA seus padrões por meio de exemplos estáticos, mas o uso de software convergente em um espaço de trabalho como o ClickUp elimina a dispersão de contexto, fornecendo à sua IA um contexto automático e em tempo real.

Esse é o segredo para uma transformação bem-sucedida com IA: equipes que centralizam seu trabalho em uma plataforma conectada gastam menos tempo treinando a IA e mais tempo aproveitando seus benefícios. À medida que seu espaço de trabalho evolui, sua IA evolui automaticamente, sem a necessidade de novos ciclos de treinamento.

Pronto para pular o treinamento e começar com uma IA que já conhece o seu trabalho? Comece gratuitamente com o ClickUp e experimente os benefícios de um espaço de trabalho convergente.

Perguntas frequentes (FAQ)

Seu modelo ajustado aprende com seus exemplos de treinamento, mas o modelo Gemini básico do Google não retém nem aprende com seus dados de conversação por padrão. Seu modelo personalizado é separado do modelo básico que atende a outros usuários.

Embora o trabalho de treinamento em si possa levar apenas algumas horas, o maior investimento de tempo está na preparação de dados de treinamento de alta qualidade. Essa fase de preparação de dados geralmente pode levar dias ou até semanas para ser concluída corretamente.

Sim, você pode ajustar um modelo sem escrever código usando o Google AI Studio. Ele oferece uma interface visual que lida com a maior parte da complexidade técnica, embora você ainda precise entender os requisitos de formatação dos dados.

As instruções personalizadas são prompts temporários, baseados em sessões, que orientam o comportamento do modelo para uma única conversa. O ajuste fino, no entanto, ajusta permanentemente os parâmetros internos do modelo com base nos seus exemplos de treinamento, criando mudanças duradouras em seu comportamento.