Antworten mithilfe der Modellkonfiguration steuern
bookmark_border Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Bei jedem Aufruf eines Modells können Sie eine Modellkonfiguration senden, um zu steuern, wie das Modell eine Antwort generiert. Jedes Modell bietet unterschiedliche Konfigurationsoptionen.

Sie können mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren und mit Vertex AI Studio schnell iterieren.

Zu den Konfigurationsoptionen für Gemini Zu den Konfigurationsoptionen für Imagen

Konfigurationsoptionen für Gemini-Modelle

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine Konfiguration für die Verwendung mit Gemini-Modellen einrichten. Außerdem wird jeder Parameter beschrieben.

Modellkonfiguration für Gemini-Modelle einrichten

Eine Beschreibung der einzelnen Parameter finden Sie im nächsten Abschnitt dieser Seite.

Beschreibung der einzelnen Parameter für die Verwendung mit Gemini-Modellen

Hier finden Sie eine allgemeine Übersicht über die verfügbaren Parameter. Eine umfassende Liste der Parameter und ihrer Werte finden Sie in der Google Cloud-Dokumentation.

Parameter	Beschreibung	Standardwert
Audio-Zeitstempel `audioTimestamp`	Ein boolescher Wert, der das Verstehen von Zeitstempeln für Eingabedateien mit reiner Audiowiedergabe ermöglicht. Gilt nur, wenn `generateContent`- oder `generateContentStream`-Aufrufe verwendet werden und der Eingabetyp eine reine Audiodatei ist.	`false`
Häufigkeitsstrafe `frequencyPenalty`	Damit wird die Wahrscheinlichkeit gesteuert, dass Tokens eingeschlossen werden, die wiederholt in der generierten Antwort vorkommen. Positive Werte nehmen Abzüge bei Tokens vor, die wiederholt im generierten Text angezeigt werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit wiederholter Inhalte verringert wird.	---
Max. Ausgabetokens `maxOutputTokens`	Maximale Anzahl an Tokens, die in der Antwort generiert werden können.	---
Präsenzminderung `presencePenalty`	Damit wird die Wahrscheinlichkeit gesteuert, dass Tokens eingeschlossen werden, die bereits in der generierten Antwort vorkommen. Positive Werte nehmen Abzüge bei Tokens vor, die wiederholt im generierten Text angezeigt werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit wiederholter Inhalte verringert wird.	---
Stoppsequenzen `stopSequences`	Gibt eine Liste an Strings an, die das Modell anweist, Inhalte nicht mehr zu generieren, wenn einer der Strings in der Antwort gefunden wird.	---
Temperatur `temperature`	Damit wird der Grad der Zufälligkeit der Antwort gesteuert. Niedrigere Temperaturen führen zu deterministischeren Antworten und höhere Temperaturen zu vielfältigeren oder kreativeren Antworten.	Je nach Modell
Top-K `topK`	Damit wird die Anzahl der Wörter mit der höchsten Wahrscheinlichkeit begrenzt, die in den generierten Inhalten verwendet werden. Ein „Top-K“-Wert von `1` bedeutet, dass das nächste ausgewählte Token das wahrscheinlichste unter allen Tokens im Vokabular des Modells sein sollte. Ein „Top-K“-Wert von `n` bedeutet, dass das nächste Token aus den n wahrscheinlichsten Tokens ausgewählt werden sollte (je nach festgelegter Temperatur).	Je nach Modell
Top-P `topP`	Steuert die Vielfalt der generierten Inhalte. Die Tokens werden von den wahrscheinlichsten (siehe „Top-K“ oben) bis zu den unwahrscheinlichsten Werten ausgewählt, bis die Summe ihrer Wahrscheinlichkeiten dem „Top-P“-Wert entspricht.	Je nach Modell

Konfigurationsoptionen für Imagen-Modelle

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine Konfiguration für die Verwendung mit Imagen-Modellen einrichten. Außerdem wird jeder Parameter beschrieben.

Modellkonfiguration für Imagen-Modelle einrichten

Eine Beschreibung der einzelnen Parameter finden Sie im nächsten Abschnitt dieser Seite.

Beschreibung der einzelnen Parameter für die Verwendung mit Imagen-Modellen

Hier finden Sie eine Übersicht über die verfügbaren Parameter. Eine umfassende Liste der Parameter und ihrer Werte finden Sie in der Google Cloud-Dokumentation.

Parameter	Beschreibung	Standardwert
Negativ-Prompt `negativePrompt`	Eine Beschreibung dessen, was Sie in generierten Bildern auslassen möchten Dieser Parameter wird von `imagen-3.0-generate-002` noch nicht unterstützt.	---
Anzahl der Ergebnisse `numberOfImages`	Die Anzahl der generierten Bilder, die pro Anfrage zurückgegeben werden	Standard ist ein Bild für Imagen 3-Modelle.
Seitenverhältnis `aspectRatio`	Das Verhältnis zwischen Breite und Höhe der generierten Bilder	Standard ist quadratisch (1:1)
Bildformat `imageFormat`	Die Ausgabeoptionen, z. B. das Bildformat (MIME-Typ) und die Komprimierungsstufe der generierten Bilder	Standard-MIME-Typ ist PNG Standardkomprimierung ist 75 (wenn der MIME-Typ auf JPEG festgelegt ist)
Wasserzeichen `addWatermark`	Ob generierten Bildern ein unsichtbares digitales Wasserzeichen (SynthID) hinzugefügt werden soll	Standardwert ist `true` für Imagen 3-Modelle
Personengenerierung `personGeneration`	Ob die Generierung von Personen durch das Modell zulässig ist	Standardeinstellung hängt vom Modell ab

Weitere Optionen zur Steuerung der Inhaltserstellung

Weitere Informationen zum Design von Prompts, damit Sie das Modell beeinflussen können, um eine Ausgabe zu generieren, die Ihren Anforderungen entspricht.
Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten, einschließlich Hassrede und sexuell expliziter Inhalte.
Legen Sie Systemanweisungen fest, um das Verhalten des Modells zu steuern. Diese Funktion ist wie eine „Präambel“, die Sie hinzufügen, bevor das Modell weiteren Anweisungen des Endnutzers ausgesetzt wird.
Geben Sie ein Antwortschema zusammen mit dem Prompt an, um ein bestimmtes Ausgabeschema anzugeben. Diese Funktion wird am häufigsten beim Generieren von JSON-Ausgabe verwendet, kann aber auch für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, z. B. wenn das Modell bestimmte Labels oder Tags verwenden soll.