Yanıtları kontrol etmek için model yapılandırmasını kullanma

Bir modele yapılan her çağrıda, modelin nasıl yanıt oluşturacağını kontrol etmek için model yapılandırması gönderebilirsiniz. Her model farklı yapılandırma seçenekleri sunar.

Ayrıca Google AI Studio kullanarak istemler ve model yapılandırmalarıyla da denemeler yapabilirsiniz.

Gemini yapılandırma seçeneklerine git Imagen yapılandırma seçeneklerine git


Gemini modellerini yapılandırma

Sağlayıcıya özel içerikleri ve kodu bu sayfada görüntülemek için Gemini API sağlayıcınızı tıklayın.

Bu bölümde, Gemini modelleriyle kullanılacak yapılandırmanın nasıl ayarlanacağı gösterilmekte ve her parametrenin açıklaması verilmektedir.

Model yapılandırması oluşturma (Gemini)

Genel Gemini kullanım alanları için yapılandırma

Yapılandırma, örneğin kullanım ömrü boyunca korunur. Farklı bir yapılandırma kullanmak istiyorsanız bu yapılandırmayla yeni bir GenerativeModel örneği oluşturun.

Swift

GenerativeModel örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


import FirebaseAILogic

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
let config = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"]
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

GenerativeModel örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
val config = generationConfig {
    candidateCount = 1
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

GenerativeModel örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.candidateCount = 1;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;

GenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

GenerativeModel örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
const generationConfig = {
  candidate_count: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME",  generationConfig });

// ...

Dart

GenerativeModel örneği oluşturma kapsamında bir GenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
final generationConfig = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

GenerativeModel örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
var generationConfig = new GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: new string[] { "red" },
  temperature: 0.9f,
  topK: 16,
  topP: 0.1f
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

Her parametrenin açıklamasına bu sayfanın sonraki bölümünden ulaşabilirsiniz.

Gemini Live API için yapılandırma

Yapılandırma, örneğin kullanım ömrü boyunca korunur. Farklı bir yapılandırma kullanmak istiyorsanız bu yapılandırmayla yeni bir LiveModel örneği oluşturun.

Swift

LiveModel örneği başlatılırken liveGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın:


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
let config = LiveGenerationConfig(
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [.audio],
  speech: SpeechConfig(voiceName: "Fenrir"),
)

// Specify the config as part of creating the `liveModel` instance
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

LiveModel örneği oluşturma kapsamında LiveGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

LiveModel örneği oluşturma kapsamında LiveGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModality(ResponseModality.AUDIO);

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);

LiveGenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
          "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
          config
);

// ...

Web

LiveGenerativeModel örneği başlatılırken LiveGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın:


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
const liveGenerationConfig = {
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  speechConfig: {
    voiceConfig: {
      prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Fenrir" },
    },
  },
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
};

// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig,
});

// ...

Dart

LiveGenerativeModel örneği oluşturma kapsamında bir LiveGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
final config = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);

// Specify the config as part of creating the `liveGenerativeModel` instance
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_LIVE_MODEL_NAME',
  liveGenerationConfig: config,
);

// ...

Unity

LiveModel örneği oluşturma kapsamında LiveGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
  speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir"),
  temperature: 0.9f,
  topK: 16,
  topP: 0.1f
);

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig: config
);

// ...

Her parametrenin açıklamasına bu sayfanın sonraki bölümünden ulaşabilirsiniz.

Parametrelerin açıklaması (Gemini)

Aşağıda, geçerli olduğu durumlarda kullanılabilen parametrelere genel bir bakış verilmiştir. Parametrelerin ve değerlerinin kapsamlı listesini Gemini Developer API dokümanlarında bulabilirsiniz.

Parametre Açıklama Varsayılan değer
Ses zaman damgası
audioTimestamp

Yalnızca ses girişi dosyalarında zaman damgasının anlaşılmasını sağlayan bir boole değeri.

Yalnızca generateContent veya generateContentStream aramaları kullanılırken ve giriş türü yalnızca ses içeren bir dosyayken geçerlidir.

false
Aday sayısı
candidateCount

Döndürülecek yanıt varyasyonlarının sayısını belirtir. Her istek için tüm adayların çıkış jetonları üzerinden ücretlendirilirsiniz ancak giriş jetonları için yalnızca bir kez ücretlendirilirsiniz.

Desteklenen değerler: 1 - 8 (dahil)

Yalnızca generateContent ve en yeni Gemini modelleri kullanılırken geçerlidir. Live API modelleri ve generateContentStream desteklenmez.

1
Sıklık cezası
frequencyPenalty 		Oluşturulan yanıtta tekrar tekrar görünen jetonların dahil edilme olasılığını kontrol eder.
Pozitif değerler, oluşturulan içerikte tekrar tekrar görünen jetonları cezalandırarak içeriğin tekrarlanma olasılığını azaltır. 		---
Maksimum çıkış jetonu sayısı
maxOutputTokens 		Yanıt oluşturulurken kullanılabilecek maksimum jeton sayısını belirtir. ---
Varlık cezası
presencePenalty 		Oluşturulan yanıtta zaten görünen jetonların dahil edilme olasılığını kontrol eder.
Pozitif değerler, oluşturulan içerikte zaten görünen jetonları cezalandırarak daha çeşitli içerik oluşturma olasılığını artırır. 		---
Sıraları durdurma
stopSequences

Modelin yanıtta bu dizelerden biriyle karşılaşması durumunda içerik oluşturmayı durdurmasını sağlayan bir dizeler listesi belirtir.

Yalnızca GenerativeModel yapılandırması kullanılırken geçerlidir.

---
Sıcaklık
temperature 		Yanıttaki rastgelelik derecesini kontrol eder.
Düşük sıcaklıklar daha belirleyici yanıtlar, yüksek sıcaklıklar ise daha çeşitli veya yaratıcı yanıtlar verir. 		Modele bağlıdır
Top-K
topK 		Oluşturulan içerikte kullanılan en yüksek olasılıklı kelimelerin sayısını sınırlar.
1 olan bir top-K değeri, bir sonraki seçilen jetonun modelin sözlüğündeki tüm jetonlar arasında en olası olması gerektiği anlamına gelirken n olan bir top-K değeri, bir sonraki jetonun en olası n jeton arasından seçilmesi gerektiği anlamına gelir (tümü ayarlanan sıcaklığa göre). 		Modele bağlıdır
Top-P
topP 		Üretilen içeriğin çeşitliliğini kontrol eder.
Olasılıklarının toplamı üst-P değerine eşit olana kadar en olası (yukarıdaki üst-K bölümüne bakın) parçalardan en az olası parçalara doğru seçim yapılır. 		Modele bağlıdır
Yanıt biçimi
responseModality

Live API veya Gemini modeli tarafından yerel çok formatlı çıkış kullanılırken yayınlanan çıkışın türünü (ör. metin, ses veya resim) belirtir.

Yalnızca Live API modelleri kullanılırken veya çok formatlı çıkış yapabilen bir Gemini modeli kullanılırken geçerlidir.

---
Konuşma (ses)
speechConfig

Live API kullanılırken yayınlanan ses çıkışında kullanılan sesi belirtir.

Yalnızca Live API modelleri kullanılırken geçerlidir.

Puck


Imagen modellerini yapılandırma

Sağlayıcıya özel içerikleri ve kodu bu sayfada görüntülemek için Imagen API sağlayıcınızı tıklayın.

Bu bölümde, Imagen modelleriyle kullanılacak yapılandırmanın nasıl ayarlanacağı gösterilmekte ve her parametrenin açıklaması verilmektedir.

Model yapılandırması oluşturma (Imagen)

Yapılandırma, örneğin kullanım ömrü boyunca korunur. Farklı bir yapılandırma kullanmak istiyorsanız bu yapılandırmayla yeni bir ImagenModel örneği oluşturun.

Swift

ImagenModel örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


import FirebaseAILogic

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
let config = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: .landscape16x9,
  imageFormat: .jpeg(compressionQuality: 100),
  addWatermark: false
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).imagenModel(
  modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

ImagenModel örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
val config = ImagenGenerationConfig {
    negativePrompt = "frogs",
    numberOfImages = 2,
    aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
    imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
    addWatermark = false
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI()).imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

ImagenModel örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
    .setNegativePrompt("frogs")
    .setNumberOfImages(2)
    .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
    .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
    .setAddWatermark(false)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .imagenModel(
                    "IMAGEN_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

ImagenModel örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(100),
  addWatermark: false
};

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

ImagenModel örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: 'frogs',
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality: 100)
  addWatermark: false
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().imagenModel(
  model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

ImagenModel örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.


using Firebase.AI;

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new ImagenGenerationConfig(
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.Landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.Jpeg(100)
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetImagenModel(
  modelName: "imagen-4.0-generate-001",
  generationConfig: config
);

// ...

Her parametrenin açıklamasına bu sayfanın sonraki bölümünden ulaşabilirsiniz.

Parametrelerin açıklaması (Imagen)

Aşağıda, geçerli olduğu durumlarda kullanılabilen parametrelere genel bir bakış verilmiştir. Google Cloud dokümanlarında parametrelerin ve değerlerinin kapsamlı bir listesini bulabilirsiniz.

Parametre Açıklama Varsayılan değer
Olumsuz istem
negativePrompt 		Oluşturulan resimlerde neyi atlamak istediğinizin açıklaması

Bu parametre henüz imagen-3.0-generate-002 tarafından desteklenmiyor.

---
Sonuç sayısı
numberOfImages 		Her istek için döndürülen oluşturulmuş resimlerin sayısı Varsayılan olarak tek bir resim gösterilir.
En boy oranı
aspectRatio 		Oluşturulan resimlerin en boy oranı varsayılan değer karedir (1:1)
Resim biçimi
imageFormat 		Görüntü biçimi (MIME türü) ve oluşturulan görüntülerin sıkıştırma düzeyi gibi çıkış seçenekleri varsayılan MIME türü PNG'dir
varsayılan sıkıştırma 75'tir (MIME türü JPEG olarak ayarlanmışsa)
Filigran
addWatermark 		Üretilen görüntülere görünür olmayan bir dijital filigran (SynthID olarak adlandırılır) eklenip eklenmeyeceği varsayılan değer true
Kişi üretme
personGeneration 		Modelin insan üretmesine izin verilip verilmeyeceği varsayılan değer modele bağlıdır
Güvenlik özelliklerini ekleyin
includeSafetyAttributes 		Filtrelenmemiş giriş ve çıkış yanıtlarında güvenlik özelliklerinin listesi için yuvarlanmış Sorumlu Yapay Zeka puanlarının etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceği

Güvenlik özelliği kategorileri: "Death, Harm & Tragedy", "Firearms & Weapons", "Hate", "Health", "Illicit Drugs", "Politics", "Porn", "Religion & Belief", "Toxic", "Violence", "Vulgarity", "War & Conflict".

varsayılan değer false


İçerik oluşturmayı kontrol etmeye yönelik diğer seçenekler

  • İstem tasarımı hakkında daha fazla bilgi edinin. Böylece, modelin ihtiyaçlarınıza özel çıkışlar oluşturmasını sağlayabilirsiniz.
  • Nefret söylemi ve müstehcen içerik gibi zararlı olarak kabul edilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.
  • Modelin davranışını yönlendirmek için sistem talimatları ayarlayın. Bu özellik, modelin son kullanıcının başka talimatlarına maruz kalmadan önce eklediğiniz bir önsöz gibidir.
  • Belirli bir çıkış şeması belirtmek için istemle birlikte yanıt şeması iletin. Bu özellik en yaygın olarak JSON çıkışı oluştururken kullanılır ancak sınıflandırma görevleri için de kullanılabilir (ör. modelin belirli etiketleri veya tag'leri kullanmasını istediğinizde).