為 Gemini 模型準備監督式微調資料

本文說明如何為 Gemini 模型定義監督式微調資料集。你可以調整文字、圖片、音訊和文件資料類型。

關於監督式微調資料集

監督式微調資料集可用於微調預先訓練模型，使其適用於特定工作或領域。輸入資料應與模型在實際應用環境中遇到的資料類似。輸出標籤應代表每個輸入內容的正確答案或結果。

訓練資料集

如要調整模型，請提供訓練資料集。為獲得最佳結果，建議您先提供 100 個樣本。如有需要，您最多可以擴充至數千個範例。資料集的品質遠比數量重要。

驗證資料集

強烈建議您提供驗證資料集。驗證資料集可協助您評估調整作業的成效。

限制

如要瞭解資料集限制 (例如輸入和輸出權杖上限、驗證資料集大小上限，以及訓練資料集檔案大小上限)，請參閱「關於 Gemini 模型監督式微調」。

資料集格式

我們支援下列資料格式：

• Vertex AI 多模態資料集 (預先發布版)。

• JSON Lines (JSONL) 格式，每行包含一個微調範例。 微調模型前，請務必將資料集上傳至 Cloud Storage 值區。

Gemini 的資料集範例

{
  "systemInstruction": {
    "role": string,
    "parts": [
      {
        "text": string
      }
    ]
  },
  "contents": [
    {
      "role": string,
      "parts": [
        {
          // Union field data can be only one of the following:
          "text": string,
          "fileData": {
            "mimeType": string,
            "fileUri": string
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

參數

這個範例包含下列參數的資料：

參數
contents	必要條件：Content 目前與模型對話的內容。 如果是單輪查詢，則為單一執行個體。如果是多輪查詢，這個重複欄位會包含對話記錄和最新要求。
systemInstruction	自由參加：Content 請參閱「支援的型號」。 指示模型，引導模型提升成效。例如：「請盡可能簡潔地回答」或「請勿在回覆中使用技術用語」。 text 字串會計入權杖限制。 系統會忽略 systemInstruction 的 role 欄位，不會影響模型效能。 注意：parts 中只能使用 text，且每個 part 中的內容應位於不同段落。
tools	(選用步驟) 這段程式碼可讓系統與外部系統互動，在模型知識和範圍以外執行動作或一連串動作。請參閱函式呼叫。

目錄

包含郵件多部分內容的基本結構化資料類型。

這個類別包含兩個主要屬性：role 和 parts。role 屬性代表內容的製作人，而 parts 屬性包含多個元素，每個元素代表訊息中的資料區隔。

參數
role	自由參加：string 建立訊息的實體身分。支援的值如下： user：表示訊息是由真人傳送，通常是使用者產生的訊息。 model：表示訊息是由模型生成。 在多輪對話中，系統會使用 model 值，將模型中的訊息插入對話。 如果是非多輪對話，這個欄位可以留空或不設定。
parts	part 組成單一郵件的排序部分清單。不同部分可能會有不同的 IANA MIME 類型。 如要瞭解輸入內容的限制 (例如詞元或圖片數量上限)，請參閱「Google 模型」頁面的模型規格。 如要計算要求中的權杖數量，請參閱「取得權杖數量」。

零件

包含媒體的資料類型，是多部分 Content 訊息的一部分。

參數
text	自由參加：string 文字提示或程式碼片段。
fileData	自由參加：fileData 儲存在檔案中的資料。
functionCall	選用：FunctionCall。 其中包含代表 FunctionDeclaration.name 欄位的字串，以及結構化 JSON 物件，內含模型預測的函式呼叫參數。 請參閱函式呼叫。
functionResponse	選用：FunctionResponse。 FunctionCall 的結果輸出內容，其中包含代表 FunctionDeclaration.name 欄位的字串，以及包含函式呼叫任何輸出內容的結構化 JSON 物件。做為模型的脈絡資訊。 請參閱函式呼叫。

最佳做法

使用實際工作環境資料維持一致性

資料集中的範例應與預期的實際工作環境流量相符。如果資料集含有特定格式、關鍵字、操作說明或資訊，則實際工作環境資料的格式應相同，並包含相同的操作說明。

舉例來說，如果資料集的範例包含 "question:" 和 "context:"，則實際工作環境流量的格式也應包含 "question:" 和 "context:"，且與在資料集範例顯示的順序相同。如果排除內容，模型就無法辨識模式，即便資料集中的範例出現一個確切的問題也是如此。

將微調資料集上傳至 Cloud Storage

如要執行微調工作，請將一或多個資料集上傳至 Cloud Storage bucket。您可以建立新的 Cloud Storage bucket，也可以使用現有 bucket 儲存資料集檔案。值區的所在地區不重要，但建議您使用位於Google Cloud 同一個專案中的值區，因為您打算在該專案中微調模型。

值區準備就緒後，請將資料集檔案上傳至值區。

遵循提示設計最佳做法

訓練資料集和模型訓練完成後，就可以開始設計提示。請務必在訓練資料集中遵循提示設計最佳做法，詳細說明要執行的工作和輸出內容的樣貌。

後續步驟

• 選擇要調整模型的區域。
• 如要瞭解如何將監督式微調用於建構生成式 AI 知識庫的解決方案，請參閱「快速部署解決方案：生成式 AI 知識庫」。