Google AI Studio предлагает разработчикам и авторам исчерпывающий набор параметров для тонкой настройки поведения генеративных моделей. Эти элементы управления позволяют регулировать креативность, обеспечивать безопасность и активировать передовые возможности, такие как вызов функций и обращение к реальным данным. Понимание и использование этих настроек — ключ к раскрытию полного потенциала искусственного интеллекта Google. Ниже представлен детальный разбор ключевых параметров и их функций.
Эти фундаментальные настройки напрямую влияют на текст и код, которые генерирует модель.
| Параметр | Описание |
|---|---|
| Количество токенов (Token Count) | Это не столько настройка, сколько важнейшая концепция. Весь вводимый и выводимый текст измеряется в «токенах» — это могут быть части слов, целые слова или знаки препинания. Общее количество токенов в вашем запросе и ответе модели является ключевым фактором для управления контекстом и, в конечном счете, стоимостью при использовании API. В AI Studio вы можете видеть подсчет токенов для ваших запросов. |
| Температура (Temperature) | Контролирует степень случайности и «креативности» ответа модели. Низкие значения (например, 0.2) делают ответы более детерминированными и предсказуемыми, так как модель выбирает наиболее вероятные слова. Это идеально подходит для задач, требующих фактической точности или генерации кода. Высокие значения (например, 0.9) поощряют разнообразие и неожиданные ответы, что полезно для творческого письма или мозгового штурма. |
| Top-P | Альтернатива Температуре для контроля случайности. Top-P (или nucleus sampling) работает, выбирая следующее слово из наименьшего набора токенов, суммарная вероятность которых превышает заданный порог P. Высокое значение (например, 0.95) означает, что модель рассматривает более широкий круг вероятных слов, что приводит к большему разнообразию. Низкое значение делает вывод более сфокусированным и менее случайным. |
Эти настройки открывают доступ к более сложным возможностям новейших моделей, особенно семейства Gemini.
| Параметр | Описание |
|---|---|
| Мышление и Режим мышления (Thinking & Thinking Mode) | Революционная функция в моделях серии Gemini 1.5, которая позволяет модели выполнять своего рода внутренние рассуждения «на черновике» перед тем, как дать окончательный ответ. Когда эта функция включена, модель может разбивать сложные проблемы на части, писать и выполнять код для проверки гипотез и проводить более надежный, многоступенчатый анализ. |
| Задать бюджет на мышление (Set thinking budget) | Этот параметр позволяет контролировать объем «мышления», которое выполняет модель, измеряемый в токенах. Больший бюджет позволяет проводить более глубокие рассуждения над сложными задачами, в то время как меньший бюджет может сократить время отклика для более простых запросов. Это обеспечивает баланс между производительностью и временем обработки. |
| Разрешение медиа (Media Resolution) | При подаче изображений на вход модели эта настройка определяет уровень детализации, который модель будет «видеть». Высокое разрешение позволяет анализировать мельчайшие детали, что критически важно для чтения мелкого текста на изображении или распознавания сложных узоров. Низкое разрешение обрабатывает изображение быстрее и использует меньше токенов, что более эффективно, если требуется лишь общее понимание картинки. |
Раздел «Инструменты» (Tools) в AI Studio позволяет модели взаимодействовать с внешними системами и данными, превращая ее из простого генератора текста в мощный механизм для решения задач.
| Инструмент | Описание |
|---|---|
| Структурированный вывод (Structured Output) | Эта мощная функция заставляет модель генерировать ответ в строго определенном формате, например, в JSON. Предоставив схему, вы можете гарантировать, что вывод всегда будет последовательным и машиночитаемым, избавляя от необходимости сложной обработки ответа модели. |
| Выполнение кода (Code Execution) | Когда этот инструмент включен, модель получает доступ к изолированной среде программирования («песочнице»). Это позволяет модели писать и запускать код (обычно Python) для выполнения вычислений, анализа данных или решения логических задач. Результаты выполнения кода затем используются для формирования окончательного ответа. |
| Вызов функций (Function Calling) | Одно из самых значительных достижений в больших языковых моделях. Вызов функций позволяет вам определять набор собственных функций (например, get_current_weather, lookup_product_inventory), которые модель может «вызвать», когда решит, что ей нужна внешняя информация или необходимо выполнить какое-то действие. Модель генерирует имя функции и необходимые аргументы в структурированном виде, которые ваше приложение затем может исполнить. |
| Обоснование с помощью Google Поиска (Grounding with Google Search) | Для борьбы с «галлюцинациями» и обеспечения фактической точности этот инструмент подключает модель к обширному индексу Google Поиска. Когда модели требуется актуальная информация или она хочет проверить факт, она может сделать запрос в Google и включить найденные данные в свой ответ, часто с цитатами. Это «заземляет» выводы модели на реальных, проверяемых данных. |
| Контекст из URL (URL Context) | Эта экспериментальная функция позволяет вам предоставить один или несколько URL-адресов в качестве части вашего запроса. Модель может получить доступ к содержимому этих URL-адресов, чтобы получить конкретный контекст для своего ответа. Это невероятно полезно для таких задач, как краткое изложение статей, ответы на вопросы по содержанию веб-страницы или сравнение информации из разных источников. |
Эти настройки обеспечивают важнейший контроль над безопасностью и структурой ответов модели.
| Настройка | Описание |
|---|---|
| Настройки безопасности (Safety Setting) | Google предоставляет настраиваемые фильтры безопасности для блокировки потенциально вредоносного контента по нескольким категориям: домогательства, разжигание ненависти, откровенно сексуальный контент и опасный контент. Вы можете регулировать чувствительность этих фильтров, делая их более или менее строгими в зависимости от вашего сценария использования. |
| Добавить стоп-последовательность (Add stop sequence) | Позволяет указать последовательность символов, при появлении которой модель немедленно прекратит генерацию текста. Это точный способ контролировать длину и структуру вывода, например, останавливая генерацию после определенного закрывающего тега или фразы. |
| Длина вывода (Output Length) | Более общий способ контроля длины ответа. Этот параметр устанавливает максимальное количество токенов для вывода модели. Это полезно для обеспечения краткости и управления общим объемом генерируемого текста. |
Что из этого интересно нам:
