Hur man tränar Gemini på dina egna data i [år]

Enligt en färsk företagsundersökning uppger 73 % av organisationerna att deras AI-modeller inte förstår företagsspecifik terminologi och kontext, vilket leder till resultat som kräver omfattande manuell korrigering. Detta blir en av de största utmaningarna med AI-implementering.

Stora språkmodeller som Google Gemini är redan tränade på enorma offentliga datamängder. Det som de flesta företag verkligen behöver är inte att träna en ny modell, utan att lära Gemini om din affärsmiljö: dina dokument, arbetsflöden, kunder och interna kunskaper.

Denna guide leder dig genom hela processen för att träna Googles Gemini-modell på dina egna data. Vi går igenom allt från att förbereda datamängder i rätt JSONL-format till att köra inställningsjobb i Google AI Studio.

Vi undersöker också om en konvergerad arbetsyta med inbyggd AI-kontext kan spara veckor av installationstid.

Vad är finjustering av Gemini och varför är det viktigt?

Finjustering av Gemini är processen att träna Googles grundmodell på dina egna data.

Du vill ha en AI som förstår din verksamhet, men färdiga modeller ger generiska svar som inte träffar rätt. Det innebär att du slösar tid på att ständigt korrigera resultaten, förklara ditt företags terminologi på nytt och bli frustrerad när AI:n inte förstår.

Denna ständiga fram-och-tillbaka-rörelse saktar ner ditt team och undergräver AI:s produktivitetslöfte.

Genom att finjustera Gemini skapas en anpassad Gemini-modell som lär sig dina specifika mönster, tonfall och domänkunskap, vilket gör att den kan svara mer exakt på dina unika användningsfall. Denna metod fungerar bäst för konsekventa, repeterbara uppgifter där basmodellen upprepade gånger misslyckas.

Hur finjustering skiljer sig från prompt engineering

Prompt engineering innebär att du ger modellen tillfälliga, sessionsbaserade instruktioner varje gång du interagerar med den. När konversationen är avslutad glömmer modellen ditt sammanhang.

Denna metod når sin gräns när ditt användningsfall kräver specialkunskaper som basmodellen helt enkelt inte har. Du kan bara ge ett begränsat antal instruktioner innan modellen måste lära sig dina mönster.

Finjustering däremot justerar modellens beteende permanent genom att modifiera dess interna vikter baserat på dina tränings exempel, så att ändringarna kvarstår i alla framtida sessioner.

Finjustering är inte en snabb lösning på tillfälliga AI-frustrationer, utan en betydande investering i tid och data. Det är mest meningsfullt i specifika scenarier där basmodellen konsekvent brister och du behöver en permanent lösning.

Överväg finjustering när du behöver AI:n för att behärska:

Prompt engineering formar vad du säger till modellen. Finjustering formar hur modellen tänker.

Även om den här artikeln fokuserar på Gemini kan förståelsen för alternativa metoder för AI-anpassning ge värdefulla perspektiv på olika metoder för att uppnå liknande mål.

Den här videon visar hur du skapar en anpassad GPT, en annan populär metod för att skräddarsy AI för specifika användningsfall:

Hur du förbereder dina träningsdata för Gemini

De flesta finjusteringsprojekt misslyckas redan innan de ens har startat eftersom teamen underskattar dataprepareringsprocessen. Gartner förutspår att 60 % av AI-projekten kommer att överges på grund av otillräckliga AI-klara data.

Du kan spendera veckor på att samla in och formatera data på fel sätt, bara för att träningen misslyckas eller resulterar i en oanvändbar modell. Detta är ofta den mest tidskrävande delen av hela processen, men att göra det rätt är den enskilt viktigaste faktorn för att lyckas.

Principen ”skräp in, skräp ut” gäller i hög grad här. Kvaliteten på din anpassade modell kommer att vara en direkt återspegling av kvaliteten på de data du tränar den på.

Krav på datasetformat

Gemini kräver att dina träningsdata har ett specifikt format som kallas JSONL, vilket står för JSON Lines. I en JSONL-fil är varje rad ett komplett, fristående JSON-objekt som representerar ett tränings exempel. Denna struktur gör det enkelt för systemet att bearbeta stora datamängder en rad i taget.

Varje träningsexempel måste innehålla två nyckelfält:

För enkelhetens skull accepterar Google AI Studio även uppladdningar i CSV-format och konverterar dem till den erforderliga JSONL-strukturen åt dig.

Detta kan göra den initiala datainmatningen lite enklare om ditt team är mer vana vid att arbeta i kalkylblad.

Rekommendationer för datamängdens storlek

Även om kvalitet är viktigare än kvantitet behöver du ändå ett minimalt antal exempel för att modellen ska kunna känna igen och lära sig mönster. Om du börjar med för få exempel kommer modellen inte att kunna generalisera eller fungera tillförlitligt.

Här är några allmänna riktlinjer för datamängdens storlek:

Att samla in hundratals högkvalitativa exempel är en stor utmaning för de flesta team. Planera denna datainsamlingsfas noggrant innan du påbörjar finjusteringsprocessen.

Bästa praxis för datakvalitet

Inkonsekventa eller motstridiga exempel kommer att förvirra modellen, vilket leder till opålitliga och oförutsägbara resultat. För att undvika detta måste dina träningsdata noggrant sammanställas och rensas. Ett enda dåligt exempel kan förstöra lärandet från många bra exempel.

Följ dessa riktlinjer för att säkerställa hög datakvalitet:

Vi rekommenderar starkt att flera personer granskar och validerar träningsexemplen. Ett par friska ögon kan ofta upptäcka fel eller inkonsekvenser som du kanske har missat.

Hur du finjusterar Gemini steg för steg

Finjusteringsprocessen för Gemini omfattar flera tekniska steg på Googles plattformar. En enda felkonfiguration kan slösa bort timmar av värdefull träningstid och beräkningsresurser, vilket tvingar dig att börja om från början. Denna praktiska genomgång är utformad för att minska behovet av trial-and-error och guidar dig genom processen från början till slut. 🛠️

Innan du börjar behöver du ett Google Cloud-konto med aktiverad fakturering och åtkomst till Google AI Studio. Avsätt minst några timmar för den initiala installationen och ditt första träningsjobb, plus ytterligare tid för att testa och iterera din modell.

Steg 1: Konfigurera Google AI Studio

Google AI Studio är ett webbaserat gränssnitt där du kan hantera hela finjusteringsprocessen. Det är ett användarvänligt sätt att ladda upp data, konfigurera träning och testa din anpassade modell utan att behöva skriva kod.

Gå först till ai.google.dev och logga in med ditt Google-konto.

Du måste godkänna användarvillkoren och skapa ett nytt projekt i Google Cloud Console om du inte redan har ett. Se till att du aktiverar de nödvändiga API:erna enligt anvisningarna på plattformen.

Steg 2: Ladda upp din träningsdatauppsättning

När du är klar med installationen går du till inställningsavsnittet i Google AI Studio. Här börjar du processen med att skapa din anpassade modell.

Välj alternativet ”Skapa justerad modell” och välj din basmodell. Gemini 1. 5 Flash är ett vanligt och kostnadseffektivt val för finjustering.

Ladda sedan upp JSONL- eller CSV-filen som innehåller din förberedda träningsdatabas. Plattformen validerar sedan din fil för att säkerställa att den uppfyller formateringskraven och markerar vanliga fel som saknade fält eller felaktig struktur.

Steg 3: Konfigurera dina finjusteringsinställningar

När dina data har laddats upp och validerats konfigurerar du träningsparametrarna. Dessa inställningar, som kallas hyperparametrar, styr hur modellen lär sig av dina data.

De viktigaste alternativen du kommer att se är:

För ditt första försök är det bäst att börja med de standardinställningar som rekommenderas av Google AI Studio. Plattformen förenklar dessa komplexa beslut och gör dem tillgängliga även om du inte är expert på maskininlärning.

Steg 4: Kör inställningsjobbet

När du har konfigurerat dina inställningar kan du starta finjusteringen. Googles servrar börjar bearbeta dina data och justera modellens parametrar. Träningsprocessen kan ta allt från några minuter till flera timmar, beroende på storleken på din dataset och den modell du har valt.

Du kan övervaka jobbet direkt i Google AI Studio-instrumentpanelen. Eftersom jobbet körs på Googles servrar kan du stänga webbläsaren och komma tillbaka senare för att kontrollera statusen. Om ett jobb misslyckas beror det nästan alltid på ett problem med kvaliteten eller formateringen av dina träningsdata.

Steg 5: Testa din anpassade modell

När träningen är klar är din anpassade modell redo att testas. ✨

Du kan komma åt den via playground-gränssnittet i Google AI Studio.

Börja med att skicka testfrågor som liknar dina tränings exempel för att verifiera dess noggrannhet. Testa sedan på gränsfall och nya variationer som den inte har sett tidigare för att utvärdera dess förmåga att generalisera.

Om resultaten inte är tillfredsställande måste du troligen gå tillbaka, förbättra dina träningsdata genom att lägga till fler exempel eller åtgärda inkonsekvenser och sedan träna om modellen.

Bästa praxis för att träna Gemini på anpassade data

Att bara följa de tekniska stegen garanterar inte en bra modell. Många team slutför processen bara för att bli besvikna på resultaten eftersom de missar de optimeringsstrategier som erfarna praktiker använder. Det är detta som skiljer en funktionell modell från en högpresterande modell.

Det är inte förvånande att Deloittes rapport State of Generative AI in the Enterprise visar att två tredjedelar av företagen uppger att 30 % eller mindre av deras gen-AI-experiment kommer att skalas upp fullt ut inom sex månader.

Genom att följa dessa bästa praxis sparar du tid och får ett mycket bättre resultat.

Att hantera dessa iterationer, datauppsättningsversioner och dokumentation kräver robust projektledning. Genom att centralisera detta arbete i en plattform som är utformad för strukturerade arbetsflöden kan du förhindra att processen blir kaotisk.

Vanliga utmaningar vid träning av Gemini

Team investerar ofta mycket tid och resurser i finjustering, bara för att stöta på förutsägbara hinder som leder till slöseri med tid och frustration. Att känna till dessa vanliga fallgropar i förväg kan hjälpa dig att navigera genom processen på ett smidigare sätt.

Här är några av de vanligaste utmaningarna och hur du hanterar dem:

Dessa utmaningar är en viktig anledning till att många team i slutändan söker alternativ till den manuella finjusteringsprocessen.

Varför ClickUp är ett smartare alternativ

Att finjustera Gemini är kraftfullt – men det är också en tillfällig lösning.

I denna artikel har vi sett att finjustering i slutändan handlar om en sak: att lära AI att förstå ditt företags sammanhang. Problemet är att finjustering gör detta indirekt. Du förbereder datamängder, konstruerar exempel, tränar om modeller och underhåller pipelines, allt för att AI ska kunna approximera hur ditt team arbetar.

Det är vettigt för specialiserade användningsfall. Men för de flesta team är det verkliga målet inte Gemini-anpassning för dess egen skull. Målet är enklare:

Du vill ha AI som förstår ditt arbete.

Det är här ClickUp har en helt annan – och smartare – approach.

ClickUps Converged AI Workspace ger ditt team en AI som omedelbart förstår ditt arbetssammanhang – utan att du behöver göra något extra. Istället för att träna AI att lära sig ditt sammanhang senare, arbetar du med ClickUp Brain, den integrerade AI-assistenten, där ditt sammanhang redan finns.

Dina uppgifter, dokument, kommentarer, projekthistorik och beslut är integrerade. Du behöver inte träna AI:n på dina data eftersom den redan finns där du arbetar och utnyttjar ditt befintliga ekosystem för kunskapshantering.

Eftersom ClickUp är ditt arbetssystem fungerar ClickUp Brain inuti din anslutna datagraf. Det finns ingen AI-spridning över icke-anslutna verktyg, inga bräckliga träningspipelines och ingen risk att modellen hamnar ur synk med hur ditt team faktiskt arbetar.

Så här ser det ut i praktiken:

💡Proffstips: Utnyttja AI:s verkliga kraft i din arbetsmiljö med ClickUp Super Agents.

Superagenter är ClickUps AI-drivna teammedlemmar – konfigurerade som AI-”användare” som arbetar tillsammans med ditt team i arbetsytan. De är omgivningsanpassade och kontextuella och kan tilldelas uppgifter, nämnas i kommentarer, triggas av händelser eller scheman eller styras via chatt – precis som en mänsklig teammedlem.

Du kan bygga och distribuera dem med hjälp av den kodfria visuella byggaren som låter dig:

• Identifiera start händelsen, till exempel ett meddelande eller en förändring i uppgiftsstatus.
• Skissera operativa regler, inklusive hur man sammanfattar data, delegerar arbete eller justerar prioriteringar.
• Utför externa åtgärder via integrerade verktyg och tillägg
• Tillhandahåll stödjande data genom att ansluta agenten till relevanta kunskapsbaser.

Läs mer om Super Agents i videon nedan.

Finjustera din AI-strategi: Skaffa ClickUp

Finjustering lär en AI dina mönster genom statiska exempel, men genom att använda konvergerad programvara i en arbetsyta som ClickUp elimineras kontextförvirring genom att din AI får live, automatisk kontext.

Detta är kärnan i en framgångsrik AI-omvandling: team som centraliserar sitt arbete i en ansluten plattform lägger mindre tid på att träna AI och mer tid på att dra nytta av den. När din arbetsplats utvecklas utvecklas din AI automatiskt – utan behov av omskolning.

Är du redo att hoppa över träningen och börja med AI som redan känner till ditt arbete? Kom igång gratis med ClickUp och upplev fördelarna med en samlad arbetsplats.

Vanliga frågor (FAQ)

Din finjusterade modell lär sig av dina tränings exempel, men Googles basmodell Gemini behåller eller lär sig inte från dina konversationsdata som standard. Din anpassade modell är separat från den grundläggande modellen som används av andra användare.

Själva träningen tar kanske bara några timmar, men det är förberedelsen av högkvalitativa träningsdata som tar mest tid. Denna fas kan ofta ta dagar eller till och med veckor att genomföra på ett korrekt sätt.

Ja, du kan finjustera en modell utan att skriva kod med hjälp av Google AI Studio. Det erbjuder ett visuellt gränssnitt som hanterar det mesta av den tekniska komplexiteten, men du måste fortfarande förstå kraven på dataformatering.

Anpassade instruktioner är tillfälliga, sessionsbaserade uppmaningar som styr modellens beteende under en enskild konversation. Finjustering justerar däremot permanent modellens interna parametrar baserat på dina träningsexempel, vilket skapar varaktiga förändringar i dess beteende.