วิธีฝึกฝน Gemini ด้วยข้อมูลของคุณเองในปี [year]

ตามการศึกษาขององค์กรล่าสุด73%ขององค์กรรายงานว่าแบบจำลอง AI ของพวกเขาไม่สามารถเข้าใจคำศัพท์เฉพาะขององค์กรและบริบทได้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการการแก้ไขด้วยมืออย่างกว้างขวาง นี่กลายเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการนำมาใช้ของ AI

โมเดลภาษาขนาดใหญ่เช่น Google Gemini ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลสาธารณะขนาดใหญ่แล้ว สิ่งที่บริษัทส่วนใหญ่ต้องการจริงๆ ไม่ใช่การฝึกฝนโมเดลใหม่ แต่เป็นการ สอนบริบททางธุรกิจของคุณให้กับ Gemini: เอกสารของคุณ, กระบวนการทำงาน, ลูกค้า, และความรู้ภายในองค์กรของคุณ

คู่มือนี้จะนำคุณผ่านกระบวนการทั้งหมดในการฝึกโมเดล Gemini ของ Google ด้วยข้อมูลของคุณเอง เราจะครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การเตรียมชุดข้อมูลในรูปแบบ JSONL ที่ถูกต้อง ไปจนถึงการรันงานปรับแต่งใน Google AI Studio

เราจะสำรวจด้วยว่าพื้นที่ทำงานแบบรวมที่มีบริบท AI ในตัวอาจช่วยประหยัดเวลาในการตั้งค่าได้หลายสัปดาห์หรือไม่

การปรับแต่งจมินีคืออะไร และทำไมมันถึงมีความสำคัญ?

การปรับแต่ง Gemini คือกระบวนการฝึกฝนโมเดลพื้นฐานของ Google ด้วยข้อมูลของคุณเอง

คุณต้องการ AI ที่เข้าใจธุรกิจของคุณ แต่โมเดลสำเร็จรูปทั่วไปมักให้คำตอบที่กว้างเกินไปและไม่ตรงประเด็น ซึ่งทำให้คุณเสียเวลาไปกับการแก้ไขผลลัพธ์อยู่ตลอดเวลา ต้องอธิบายคำศัพท์เฉพาะของบริษัทซ้ำแล้วซ้ำเล่า และรู้สึกหงุดหงิดเมื่อ AI ไม่เข้าใจในสิ่งที่คุณต้องการ

การโต้ตอบไปมาอย่างต่อเนื่องนี้ทำให้ทีมของคุณทำงานช้าลงและบั่นทอนศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพที่ AI สัญญาไว้

การปรับแต่ง Gemini จะสร้างโมเดล Gemini ที่ปรับแต่งเฉพาะสำหรับคุณ ซึ่งจะเรียนรู้รูปแบบเฉพาะ โทนเสียง และความรู้เฉพาะด้านของคุณ ทำให้สามารถตอบสนองต่อกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น วิธีการนี้เหมาะที่สุดสำหรับงานที่มีความสม่ำเสมอและสามารถทำซ้ำได้ ซึ่งโมเดลพื้นฐานไม่สามารถทำได้สำเร็จ

การปรับแต่งอย่างละเอียดแตกต่างจากการออกแบบคำสั่งอย่างไร

การวิศวกรรมคำสั่งหมายถึงการให้คำแนะนำชั่วคราวตามเซสชั่นแก่แบบจำลองทุกครั้งที่คุณโต้ตอบกับมัน เมื่อการสนทนาสิ้นสุดลง แบบจำลองจะลืมบริบทของคุณ

แนวทางนี้จะถึงขีดจำกัดเมื่อกรณีการใช้งานของคุณต้องการความรู้เฉพาะทางที่โมเดลพื้นฐานไม่มี คุณจะสามารถให้คำแนะนำได้เพียงจำนวนหนึ่งเท่านั้น ก่อนที่จะต้องให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบของคุณเอง

ในทางตรงกันข้าม การปรับแต่งแบบละเอียดจะปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดลอย่างถาวรโดยการแก้ไขน้ำหนักภายในของโมเดลตามตัวอย่างที่ใช้ในการฝึกฝนของคุณ ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงจะคงอยู่ตลอดในทุกเซสชันในอนาคต

การปรับแต่งอย่างละเอียดไม่ใช่การแก้ไขปัญหา AI ที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราวอย่างรวดเร็ว แต่เป็นการลงทุนเวลาและข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญ การปรับแต่งนี้เหมาะสมที่สุดเมื่อใช้ในสถานการณ์เฉพาะที่โมเดลพื้นฐานไม่สามารถตอบสนองได้อย่างสม่ำเสมอ และคุณต้องการวิธีแก้ไขที่ถาวร

พิจารณาการปรับแต่งเมื่อคุณต้องการให้ AI เชี่ยวชาญ:

การออกแบบคำสั่งกำหนดสิ่งที่คุณพูดกับโมเดล การปรับแต่งละเอียดกำหนดวิธีที่โมเดลคิด

ในขณะที่บทความนี้มุ่งเน้นไปที่ Gemini การทำความเข้าใจแนวทางทางเลือกในการปรับแต่ง AI สามารถให้มุมมองที่มีคุณค่าเกี่ยวกับวิธีการต่างๆ ในการบรรลุเป้าหมายที่คล้ายคลึงกันได้

วิดีโอนี้สาธิตวิธีการสร้าง GPT แบบกำหนดเองซึ่งเป็นอีกแนวทางยอดนิยมในการปรับแต่ง AI ให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะ:

วิธีเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับ Gemini

โครงการปรับแต่งส่วนใหญ่ล้มเหลวตั้งแต่ยังไม่เริ่มต้น เนื่องจากทีมประเมินกระบวนการเตรียมข้อมูลต่ำเกินไป Gartner คาดการณ์ว่า60% ของโครงการ AIจะถูกยกเลิกเนื่องจากข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI ไม่เพียงพอ

คุณสามารถใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการรวบรวมและจัดรูปแบบข้อมูลอย่างไม่ถูกต้อง เพียงเพื่อให้งานฝึกอบรมล้มเหลวหรือสร้างโมเดลที่ไม่มีประโยชน์ได้ นี่มักจะเป็นส่วนที่ใช้เวลามากที่สุดในกระบวนการทั้งหมด แต่การทำสิ่งนี้ให้ถูกต้องคือปัจจัยที่สำคัญที่สุดเพียงอย่างเดียวสำหรับความสำเร็จ

หลักการ "ขยะเข้า ขยะออก" ใช้ได้กับกรณีนี้อย่างมาก คุณภาพของโมเดลที่คุณสร้างขึ้นจะสะท้อนถึงคุณภาพของข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึกฝนโดยตรง

ข้อกำหนดรูปแบบชุดข้อมูล

Gemini ต้องการให้ข้อมูลการฝึกอบรมของคุณอยู่ในรูปแบบเฉพาะที่เรียกว่า JSONL ซึ่งย่อมาจาก JSON Lines ในไฟล์ JSONL แต่ละบรรทัดจะเป็นออบเจ็กต์ JSON ที่สมบูรณ์และแยกจากกัน ซึ่งแสดงถึงตัวอย่างการฝึกอบรมหนึ่งรายการ โครงสร้างนี้ทำให้ระบบสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทีละบรรทัดได้อย่างง่ายดาย

ตัวอย่างการฝึกอบรมแต่ละรายการต้องมีสองฟิลด์หลัก:

เพื่อความสะดวก Google AI Studio ยังรองรับการอัปโหลดไฟล์ในรูปแบบ CSV และจะทำการแปลงเป็นโครงสร้าง JSONL ที่ต้องการให้คุณโดยอัตโนมัติ

สิ่งนี้อาจทำให้การป้อนข้อมูลเริ่มต้นง่ายขึ้นเล็กน้อยหากทีมของคุณคุ้นเคยกับการทำงานในสเปรดชีตมากกว่า

คำแนะนำเกี่ยวกับขนาดชุดข้อมูล

แม้ว่าคุณภาพจะมีความสำคัญมากกว่าปริมาณ แต่คุณยังคงต้องมีตัวอย่างขั้นต่ำเพื่อให้โมเดลสามารถจดจำและเรียนรู้รูปแบบได้ การเริ่มต้นด้วยตัวอย่างที่น้อยเกินไปจะทำให้โมเดลไม่สามารถสรุปหรือทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ

นี่คือแนวทางทั่วไปสำหรับขนาดของชุดข้อมูล:

การรวบรวมตัวอย่างคุณภาพสูงหลายร้อยรายการเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับทีมส่วนใหญ่ วางแผนสำหรับขั้นตอนการเก็บข้อมูลนี้ให้เหมาะสมก่อนที่คุณจะเริ่มกระบวนการปรับแต่งขั้นสุดท้าย

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับคุณภาพข้อมูล

ตัวอย่างที่ไม่สอดคล้องหรือขัดแย้งกันจะทำให้โมเดลสับสน ส่งผลให้ผลลัพธ์ที่ได้ไม่น่าเชื่อถือและคาดเดาไม่ได้ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ข้อมูลฝึกฝนของคุณจำเป็นต้องได้รับการคัดกรองและทำความสะอาดอย่างพิถีพิถัน ตัวอย่างที่ไม่ดีเพียงตัวอย่างเดียวสามารถทำลายการเรียนรู้ที่ได้จากตัวอย่างที่ดีจำนวนมากได้

ปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพข้อมูลที่สูง:

ขอแนะนำอย่างยิ่งให้มีการตรวจสอบและยืนยันตัวอย่างการฝึกอบรมโดยบุคคลหลายคน เนื่องจากสายตาที่สดใหม่มักสามารถตรวจพบข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องที่คุณอาจมองข้ามไปได้

วิธีปรับแต่ง Gemini อย่างละเอียดทีละขั้นตอน

กระบวนการปรับแต่ง Gemini อย่างละเอียดเกี่ยวข้องกับขั้นตอนทางเทคนิคหลายขั้นตอนในแพลตฟอร์มของ Google การตั้งค่าผิดพลาดเพียงครั้งเดียวอาจทำให้เสียเวลาฝึกอบรมที่มีค่าและทรัพยากรการคำนวณไปหลายชั่วโมง ทำให้คุณต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด คู่มือปฏิบัติที่ออกแบบมาเพื่อลดการลองผิดลองถูกนี้ จะนำคุณผ่านกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ 🛠️

ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น คุณจะต้องมีบัญชีGoogle Cloudที่เปิดใช้งานการเรียกเก็บเงินแล้ว และสามารถเข้าถึง Google AI Studio ได้ กรุณาจัดสรรเวลาอย่างน้อยสองสามชั่วโมงสำหรับการตั้งค่าเริ่มต้นและงานฝึกอบรมครั้งแรกของคุณ รวมถึงเวลาเพิ่มเติมสำหรับการทดสอบและปรับปรุงโมเดลของคุณ

ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่า Google AI Studio

Google AI Studio คืออินเทอร์เฟซบนเว็บที่คุณจะใช้จัดการกระบวนการปรับแต่งทั้งหมด มันมอบวิธีที่ง่ายต่อการใช้งานในการอัปโหลดข้อมูล, กำหนดค่าการฝึกอบรม, และทดสอบโมเดลที่คุณสร้างเองโดยไม่ต้องเขียนโค้ด

ก่อนอื่น ให้ไปที่ai.google.devและลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี Google ของคุณ

คุณจะต้องยอมรับเงื่อนไขการให้บริการและสร้างโปรเจ็กต์ใหม่ใน Google Cloud Console หากคุณยังไม่มีโปรเจ็กต์อยู่แล้ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เปิดใช้งาน API ที่จำเป็นตามที่ระบบแพลตฟอร์มแจ้งเตือนไว้

ขั้นตอนที่ 2: อัปโหลดชุดข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ

เมื่อคุณตั้งค่าเสร็จแล้ว ให้ไปที่ส่วนการปรับแต่งภายใน Google AI Studio ที่นี่ คุณจะเริ่มกระบวนการสร้างโมเดลที่กำหนดเองของคุณ

เลือกตัวเลือก "สร้างโมเดลที่ปรับแต่งแล้ว" และเลือกโมเดลฐานของคุณ Gemini 1.5 Flash เป็นตัวเลือกที่พบได้บ่อยและคุ้มค่าสำหรับการปรับแต่งให้ละเอียด

ถัดไป อัปโหลดไฟล์ JSONL หรือ CSV ที่มีชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่คุณเตรียมไว้ แพลตฟอร์มจะตรวจสอบความถูกต้องของไฟล์เพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามข้อกำหนดรูปแบบ โดยจะแจ้งข้อผิดพลาดทั่วไป เช่น ฟิลด์ที่หายไปหรือโครงสร้างที่ไม่ถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 3: กำหนดค่าการตั้งค่าการปรับแต่งของคุณ

หลังจากที่คุณอัปโหลดและตรวจสอบข้อมูลเรียบร้อยแล้ว คุณจะต้องกำหนดค่าพารามิเตอร์การฝึกอบรม การตั้งค่าเหล่านี้เรียกว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ ซึ่งควบคุมวิธีที่โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลของคุณ

ตัวเลือกหลักที่คุณจะเห็นคือ:

สำหรับความพยายามครั้งแรกของคุณ ควรเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าเริ่มต้นที่แนะนำโดย Google AI Studio แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้การตัดสินใจที่ซับซ้อนเหล่านี้ง่ายขึ้น ทำให้คุณสามารถใช้งานได้แม้ว่าคุณจะไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องก็ตาม

ขั้นตอนที่ 4: ดำเนินการปรับจูน

เมื่อคุณได้กำหนดค่าการตั้งค่าของคุณแล้ว คุณสามารถเริ่มงานการปรับแต่งได้ตอนนี้ เซิร์ฟเวอร์ของกูเกิลจะเริ่มประมวลผลข้อมูลของคุณและปรับค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลอง กระบวนการฝึกอบรมนี้อาจใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่นาทีไปจนถึงหลายชั่วโมง ขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูลของคุณและแบบจำลองที่คุณเลือก

คุณสามารถติดตามความคืบหน้าของงานได้โดยตรงภายในแดชบอร์ดของ Google AI Studio เนื่องจากงานดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์ของ Google คุณสามารถปิดเบราว์เซอร์ได้อย่างปลอดภัยและกลับมาตรวจสอบสถานะในภายหลังได้ หากงานล้มเหลว สาเหตุเกือบทั้งหมดมักเกิดจากปัญหาด้านคุณภาพหรือรูปแบบของข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ

ขั้นตอนที่ 5: ทดสอบโมเดลที่คุณสร้างขึ้น

เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสมบูรณ์แล้ว แบบจำลองที่คุณปรับแต่งไว้พร้อมสำหรับการทดสอบแล้ว ✨

คุณสามารถเข้าถึงได้ผ่านอินเตอร์เฟซสนามเด็กเล่นใน Google AI Studio

เริ่มต้นด้วยการส่งข้อความทดสอบที่คล้ายกับตัวอย่างการฝึกฝนของคุณเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง จากนั้นทดสอบกับกรณีขอบเขตและรูปแบบใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเพื่อประเมินความสามารถในการประยุกต์ใช้ทั่วไป

หากผลลัพธ์ไม่เป็นที่น่าพอใจ คุณอาจจำเป็นต้องกลับไปปรับปรุงข้อมูลการฝึกอบรมของคุณโดยการเพิ่มตัวอย่างเพิ่มเติมหรือแก้ไขความไม่สอดคล้องกันจากนั้นจึงฝึกอบรมแบบจำลองใหม่อีกครั้ง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการฝึกอบรม Gemini ด้วยข้อมูลที่กำหนดเอง

การปฏิบัติตามขั้นตอนทางเทคนิคเพียงอย่างเดียวไม่ได้รับประกันว่าจะได้โมเดลที่ยอดเยี่ยม หลายทีมทำกระบวนการเสร็จสิ้นแล้วกลับผิดหวังกับผลลัพธ์ เพราะพวกเขาพลาดกลยุทธ์การปรับแต่งที่ผู้เชี่ยวชาญใช้ นี่คือสิ่งที่แยกโมเดลที่ใช้งานได้ออกจากโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูง

ไม่น่าแปลกใจที่รายงานสถานะของ AI เชิงสร้างสรรค์ในองค์กรของ Deloitte พบว่าสองในสามของบริษัทรายงานว่า 30% หรือน้อยกว่าของการทดลองใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ของพวกเขาจะถูกปรับใช้อย่างเต็มรูปแบบภายในหกเดือน

การนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้ไปใช้จะช่วยประหยัดเวลาของคุณและนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่ามาก

การจัดการการวนซ้ำเหล่านี้ เวอร์ชันของชุดข้อมูล และเอกสารประกอบต้องอาศัยการบริหารโครงการที่แข็งแกร่ง การรวมงานเหล่านี้ไว้ในแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาสำหรับกระบวนการทำงานที่มีโครงสร้างสามารถป้องกันไม่ให้กระบวนการกลายเป็นความวุ่นวายได้

ความท้าทายทั่วไประหว่างการฝึกอบรม Gemini

ทีมมักลงทุนเวลาและทรัพยากรอย่างมากในการปรับแต่งอย่างละเอียด เพียงเพื่อพบกับอุปสรรคที่คาดการณ์ได้ซึ่งนำไปสู่ความพยายามที่สูญเปล่าและความหงุดหงิด การทราบถึงข้อผิดพลาดทั่วไปเหล่านี้ล่วงหน้าสามารถช่วยให้คุณดำเนินกระบวนการได้อย่างราบรื่นยิ่งขึ้น

นี่คือความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดบางประการและวิธีแก้ไข:

ความท้าทายเหล่านี้เป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้หลายทีมต้องมองหาทางเลือกอื่นนอกเหนือจากกระบวนการปรับแต่งด้วยตนเอง

ทำไม ClickUp จึงเป็นทางเลือกที่ชาญฉลาดกว่า

การปรับแต่ง Gemini ให้ละเอียดนั้นทรงพลัง—แต่ก็เป็นเพียงวิธีแก้ปัญหาชั่วคราวเท่านั้น

ตลอดทั้งบทความนี้ เราได้เห็นแล้วว่าการปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุดนั้นเกี่ยวข้องกับสิ่งเดียว: การสอนให้ AI เข้าใจบริบททางธุรกิจของคุณ ปัญหาคือการปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุดทำสิ่งนี้โดยอ้อม คุณเตรียมชุดข้อมูล วิศวกรรมตัวอย่าง ฝึกโมเดลใหม่ และดูแลระบบทั้งหมดเพื่อให้ AI สามารถประมาณการทำงานของทีมคุณได้อย่างใกล้เคียง

นั่นมีเหตุผลสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะทาง แต่สำหรับทีมส่วนใหญ่ เป้าหมายที่แท้จริงไม่ใช่การปรับแต่ง Gemini ให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคนเพียงเพื่อตัวมันเอง เป้าหมายนั้นง่ายกว่า:

คุณต้องการ AI ที่เข้าใจงานของคุณ

นี่คือจุดที่ ClickUp ใช้แนวทางที่แตกต่างอย่างพื้นฐาน—และฉลาดกว่า—

ClickUp'sConverged AI Workspaceมอบ AI ที่เข้าใจบริบทการทำงานของคุณได้ทันทีให้กับทีมของคุณ—ไม่ต้องทำงานหนักเลย แทนที่จะต้องฝึก AI ให้ เรียนรู้ บริบทของคุณในภายหลัง คุณจะได้ทำงานร่วมกับ ClickUp Brain ผู้ช่วย AI ที่ผสานรวมอยู่แล้ว ซึ่งบริบทของคุณมีอยู่แล้ว

งาน เอกสาร ความคิดเห็น ประวัติโครงการ และการตัดสินใจของคุณถูกเชื่อมต่อกันโดยธรรมชาติ ไม่จำเป็นต้องฝึก AI ด้วยข้อมูลของคุณ เพราะมันอยู่ในที่ที่งานของคุณเกิดขึ้นอยู่แล้ว โดยใช้ประโยชน์จากระบบจัดการความรู้ที่มีอยู่ของคุณ

เนื่องจาก ClickUp เป็นระบบการทำงานของคุณ ClickUp Brain จึงทำงานภายในกราฟข้อมูลที่เชื่อมต่อของคุณ ไม่มีAI ที่กระจายตัวไปทั่วเครื่องมือที่ไม่ได้เชื่อมต่อ ไม่มีกระบวนการฝึกอบรมที่เปราะบาง และไม่มีความเสี่ยงที่โมเดลจะหลุดจากการทำงานจริงของทีมคุณ

นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในทางปฏิบัติ:

💡เคล็ดลับมืออาชีพ: ใช้พลังที่แท้จริงของ AI ในพื้นที่ทำงานของคุณด้วยClickUp Super Agents

ซูเปอร์เอเจนต์คือเพื่อนร่วมงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ ClickUp—ถูกกำหนดค่าเป็น "ผู้ใช้" AI ที่ทำงานร่วมกับทีมของคุณภายในพื้นที่ทำงาน พวกเขามีความรอบรู้และเข้าใจบริบท และสามารถถูกมอบหมายงาน, ถูกกล่าวถึงในความคิดเห็น, ถูกกระตุ้นผ่านเหตุการณ์หรือตารางเวลา, หรือถูกสั่งการผ่านแชท—เหมือนกับเพื่อนร่วมงานที่เป็นมนุษย์

คุณสามารถสร้างและปรับใช้ได้โดยใช้เครื่องมือสร้างแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่ให้คุณ:

• ระบุ เหตุการณ์เริ่มต้น เช่น ข้อความหรือการเปลี่ยนแปลงสถานะของงาน
• สรุปกฎการดำเนินงาน รวมถึงวิธีการสรุปข้อมูล, มอบหมายงาน, หรือปรับลำดับความสำคัญ
• ดำเนินการ การกระทำภายนอก ผ่านเครื่องมือและส่วนขยายที่ผสานรวม
• จัดหา ข้อมูลสนับสนุน โดยการเชื่อมต่อตัวแทนเข้ากับฐานความรู้ที่เกี่ยวข้อง

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับซูเปอร์เอเจนต์ในวิดีโอด้านล่าง

ปรับแต่งกลยุทธ์ AI ของคุณให้เหมาะสม: รับ ClickUp

การปรับแต่งละเอียดสอน AI ให้รู้จักรูปแบบของคุณผ่านตัวอย่างที่คงที่ แต่การใช้ซอฟต์แวร์ที่รวมกันในเวิร์กสเปซเช่น ClickUp ช่วยลดการกระจายของบริบทโดยการให้ AI ของคุณมีบริบทสดและอัตโนมัติ

นี่คือแก่นแท้ของการเปลี่ยนแปลงสู่ AI ที่ประสบความสำเร็จ: ทีมที่รวมศูนย์การทำงานไว้ในแพลตฟอร์มที่เชื่อมต่อกันจะใช้เวลาน้อยลงในการฝึกฝน AI และใช้เวลาในการได้รับประโยชน์จากมันมากขึ้น เมื่อพื้นที่ทำงานของคุณพัฒนาไป AI ของคุณก็จะพัฒนาไปโดยอัตโนมัติ—ไม่ต้องมีการฝึกฝนใหม่

พร้อมที่จะข้ามการฝึกอบรมและเริ่มต้นกับ AI ที่รู้งานของคุณอยู่แล้วหรือไม่?เริ่มต้นฟรีกับ ClickUpและสัมผัสประโยชน์ของพื้นที่ทำงานแบบรวมศูนย์

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

โมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดของคุณจะเรียนรู้จากตัวอย่างการฝึกอบรมของคุณ แต่โมเดลพื้นฐาน Gemini ของ Google จะไม่เก็บข้อมูลหรือเรียนรู้จากข้อมูลการสนทนาของคุณโดยอัตโนมัติ โมเดลที่คุณปรับแต่งเองจะแยกออกจากโมเดลพื้นฐานที่ให้บริการผู้ใช้รายอื่น

แม้ว่างานฝึกอบรมเองอาจใช้เวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง แต่การลงทุนเวลาส่วนใหญ่จะอยู่ที่การเตรียมข้อมูลฝึกอบรมคุณภาพสูง ระยะการเตรียมข้อมูลนี้มักใช้เวลาหลายวันหรืออาจนานถึงหลายสัปดาห์เพื่อให้เสร็จสมบูรณ์อย่างถูกต้อง

ใช่ คุณสามารถปรับแต่งโมเดลได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดโดยใช้ Google AI Studio ซึ่งมีอินเทอร์เฟซแบบภาพที่จัดการความซับซ้อนทางเทคนิคส่วนใหญ่ให้คุณ แม้ว่าคุณยังจำเป็นต้องเข้าใจข้อกำหนดในการจัดรูปแบบข้อมูลก็ตาม

คำแนะนำที่กำหนดเองเป็นคำแนะนำชั่วคราวที่อิงตามเซสชันซึ่งชี้นำพฤติกรรมของโมเดลสำหรับการสนทนาครั้งเดียวเท่านั้น การปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดจะปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ภายในของโมเดลอย่างถาวรตามตัวอย่างการฝึกอบรมของคุณ ซึ่งจะสร้างการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่คงอยู่ถาวร