モデル構成を使用してレスポンスを制御する
bookmark_border コレクションでコンテンツを整理必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

モデルを呼び出すたびに、モデル構成を送信して、モデルがレスポンスを生成する方法を制御できます。モデルごとに構成オプションは異なります。

プロンプトとモデル構成をテストし、Vertex AI Studio を使用して迅速に反復処理できます。

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Gemini モデルの構成オプション

このセクションでは、Gemini モデルで使用する構成を設定する方法と、各パラメータの説明について説明します。

Gemini モデルのモデル構成を設定する

各パラメータの説明については、このページの次のセクションをご覧ください。

Gemini モデルで使用する各パラメータの説明

使用可能なパラメータの概要は次のとおりです。パラメータとその値の包括的なリストは、Google Cloud のドキュメントで確認できます。

パラメータ	説明	デフォルト値
音声のタイムスタンプ `audioTimestamp`	音声のみの入力ファイルでタイムスタンプの認識を有効にするブール値。 `generateContent` 呼び出しまたは `generateContentStream` 呼び出しを使用し、入力タイプが音声のみのファイルの場合にのみ適用されます。	`false`
頻度のペナルティ `frequencyPenalty`	生成されたレスポンスに繰り返し出現するトークンを含める確率を制御します。値が正の場合は、生成されたコンテンツに繰り返し出現するトークンにペナルティが課されるため、コンテンツが繰り返される確率は低下します。	---
最大出力トークン `maxOutputTokens`	レスポンスで生成できるトークンの最大数。	---
プレゼンスペナルティ `presencePenalty`	生成されたレスポンスにすでに存在するトークンが含まれる確率を制御します。値が正の場合は、生成されたコンテンツ内の既存のトークンにペナルティが課されるため、より多様なコンテンツが生成される確率は高くなります。	---
停止シーケンス `stopSequences`	レスポンスでいずれかの文字列が検出された場合に、コンテンツの生成を停止するようモデルに指示する文字列のリストを指定します。	---
温度 `temperature`	回答のランダム性の度合いを制御します。温度が低いほど、確定的なレスポンスが得られ、温度が高いほど、多様性や創造性のあるレスポンスが得られます。	モデルによって異なる
Top-K `topK`	生成されたコンテンツで使用される最も高い確率の単語の数を制限します。 Top-K 値が `1` の場合、次に選択されるトークンは、モデルの語彙内のすべてのトークンで最も確率の高いものである必要があります。Top-K 値が `n` の場合、次に選択されるトークンは、最も確率の高い n 個のトークンから選択されます（すべて設定された温度に基づきます）。	モデルによって異なります
Top-P `topP`	生成されるコンテンツの多様性を制御します。トークンは、確率の合計が Top-P 値に等しくなるまで、確率の高いもの（上記の Top-K を参照）から低いものへと選択されます。	モデルによって異なります

Imagen モデルの構成オプション

このセクションでは、Imagen モデルで使用する構成を設定する方法と、各パラメータの説明について説明します。

Imagen モデルのモデル構成を設定する