Dalam setiap panggilan ke model, Anda dapat mengirim konfigurasi model untuk mengontrol cara model menghasilkan respons. Setiap model menawarkan opsi konfigurasi yang berbeda.
Anda dapat bereksperimen dengan perintah dan konfigurasi model serta melakukan iterasi dengan cepat menggunakan Vertex AI Studio.
Langsung ke opsi konfigurasi Gemini Langsung ke opsi konfigurasi Imagen
Opsi konfigurasi untuk model Gemini
Bagian ini menunjukkan cara menyiapkan konfigurasi untuk digunakan dengan model Gemini dan memberikan deskripsi setiap parameter.
Menyiapkan konfigurasi model untuk model Gemini
Anda dapat menemukan deskripsi setiap parameter di bagian berikutnya di halaman ini.
Deskripsi setiap parameter untuk digunakan dengan model Gemini
Berikut adalah ringkasan umum parameter yang tersedia, sebagaimana berlaku. Anda dapat menemukan daftar lengkap parameter dan nilainya dalam dokumentasi Google Cloud.
| Parameter | Deskripsi | Nilai default |
|---|---|---|
Stempel waktu audio
audioTimestamp
|
Boolean yang memungkinkan pemahaman stempel waktu untuk file input hanya audio. Hanya berlaku saat menggunakan panggilan |
false |
Denda frekuensi
frequencyPenalty
|
Mengontrol probabilitas penyertaan token yang berulang kali muncul dalam respons yang dihasilkan. Nilai positif menghukum token yang berulang kali muncul dalam konten yang dihasilkan, sehingga mengurangi kemungkinan konten berulang. |
--- |
Token output maks
maxOutputTokens
|
Jumlah maksimum token yang dapat dibuat dalam respons. | --- |
Denda kehadiran
presencePenalty
|
Mengontrol probabilitas penyertaan token yang sudah muncul dalam
respons yang dihasilkan. Nilai positif akan menghukum token yang sudah muncul dalam konten yang dihasilkan, sehingga meningkatkan kemungkinan untuk menghasilkan konten yang lebih beragam. |
--- |
Menghentikan urutan
stopSequences
|
Menentukan daftar string yang memberi tahu model untuk berhenti menghasilkan konten jika salah satu string ditemukan dalam respons. | --- |
Suhu
temperature
|
Mengontrol tingkat keacakan dalam respons. Suhu yang lebih rendah menghasilkan respons yang lebih deterministik, dan suhu yang lebih tinggi menghasilkan respons yang lebih beragam atau kreatif. |
Bergantung pada model |
Top-K
topK
|
Membatasi jumlah kata dengan probabilitas tertinggi yang digunakan dalam
konten yang dihasilkan. Nilai top-K 1 berarti token yang dipilih berikutnya harus
yang paling mungkin di antara semua token dalam kosakata model,
sedangkan nilai top-K n berarti token berikutnya harus
dipilih dari antara token n yang paling mungkin
(semuanya berdasarkan suhu yang ditetapkan).
|
Bergantung pada model |
Top-P
topP
|
Mengontrol keberagaman konten yang dihasilkan. Token dipilih dari yang paling mungkin (lihat top-K di atas) hingga yang paling tidak mungkin sampai jumlah probabilitasnya sama dengan nilai top-P. |
Bergantung pada model |
Opsi konfigurasi untuk model Imagen
Bagian ini menunjukkan cara menyiapkan konfigurasi untuk digunakan dengan model Imagen dan memberikan deskripsi setiap parameter.
Menyiapkan konfigurasi model untuk model Imagen
Anda dapat menemukan deskripsi setiap parameter di bagian berikutnya di halaman ini.
Deskripsi setiap parameter untuk digunakan dengan model Imagen
Berikut adalah ringkasan umum parameter yang tersedia, sebagaimana berlaku. Anda dapat menemukan daftar lengkap parameter dan nilainya dalam dokumentasi Google Cloud.
| Parameter | Deskripsi | Nilai default |
|---|---|---|
Perintah negatif
negativePrompt
|
Deskripsi tentang hal yang ingin Anda hapus dalam gambar yang dibuat
Parameter ini belum didukung oleh
|
--- |
Jumlah hasil
numberOfImages
|
Jumlah gambar yang dibuat dan ditampilkan untuk setiap permintaan | default adalah satu gambar untuk model Imagen 3 |
Rasio aspek
aspectRatio
|
Rasio lebar tinggi gambar yang dihasilkan | defaultnya adalah persegi (1:1) |
Format gambar
imageFormat
|
Opsi output, seperti format gambar (jenis MIME) dan tingkat kompresi gambar yang dihasilkan | jenis MIME default adalah PNG kompresi default adalah 75 (jika jenis MIME disetel ke JPEG) |
Watermark
addWatermark
|
Apakah akan menambahkan watermark digital yang tidak terlihat (disebut SynthID) ke gambar yang dihasilkan | default-nya adalah true untuk model Imagen 3
|
Pembuatan orang
personGeneration
|
Apakah akan mengizinkan pembuatan orang berdasarkan model | default bergantung pada model |
Opsi lain untuk mengontrol pembuatan konten
- Pelajari lebih lanjut desain perintah agar Anda dapat memengaruhi model untuk menghasilkan output yang spesifik untuk kebutuhan Anda.
- Gunakan setelan keamanan untuk menyesuaikan kemungkinan mendapatkan respons yang mungkin dianggap berbahaya, termasuk ujaran kebencian dan konten seksual vulgar.
- Tetapkan petunjuk sistem untuk mengarahkan perilaku model. Fitur ini seperti "preamble" yang Anda tambahkan sebelum model diekspos ke petunjuk lebih lanjut dari pengguna akhir.
- Teruskan skema respons bersama dengan perintah untuk menentukan skema output tertentu. Fitur ini paling sering digunakan saat membuat output JSON, tetapi juga dapat digunakan untuk tugas klasifikasi (seperti saat Anda ingin model menggunakan label atau tag tertentu).