בדף הזה מפורטות הדרישות המוקדמות והוראות מפורטות לכוונון מודלים של Gemini על נתוני מסמכים באמצעות למידה בפיקוח.
תרחישים לדוגמה
כוונון עדין מאפשר לכם להתאים אישית מודלים חזקים של שפה לצרכים הספציפיים שלכם. הנה כמה תרחישים לדוגמה שבהם כוונון עדין באמצעות קובצי PDF משלכם יכול לשפר משמעותית את הביצועים של המודל:
- מאגר ידע פנימי: אתם יכולים להפוך את המסמכים הפנימיים שלכם למאגר ידע מבוסס-AI שמספק תשובות ותובנות באופן מיידי. לדוגמה, נציג מכירות יכול לגשת באופן מיידי למפרטי מוצרים ולפרטי תמחור מחומרי הדרכה קודמים.
- עוזר מחקר: צרו עוזר מחקר שיכול לנתח אוסף של מאמרי מחקר, מאמרים וספרים. חוקר שחוקר את שינויי האקלים יכול לנתח במהירות מאמרים מדעיים כדי לזהות מגמות בעליית מפלס הים או להעריך את היעילות של אסטרטגיות שונות להפחתת ההשפעה.
- עמידה בדרישות חוקיות או רגולטוריות: כוונון עדין של מסמכים משפטיים יכול לעזור להפוך את בדיקת החוזים לאוטומטית, ולסמן חוסר עקביות או אזורים בסיכון. כך אנשי מקצוע בתחום המשפטי יכולים להתמקד במשימות ברמה גבוהה יותר, תוך הקפדה על תאימות.
- יצירת דוחות אוטומטיים: ניתוח אוטומטי של דוחות פיננסיים מורכבים, חילוץ מדדי ביצועים מרכזיים ויצירת סיכומים לבעלי עניין. כך אפשר לחסוך זמן ולצמצם את הסיכון לשגיאות בהשוואה לניתוח ידני.
- סיכום וניתוח תוכן: לסכם מסמכי PDF ארוכים, לחלץ תובנות חשובות ולנתח מגמות. לדוגמה, צוות מחקר שוק יכול לנתח אוסף של סקרי לקוחות כדי לזהות נושאים מרכזיים וסנטימנט.
- השוואת מסמכים וניהול גרסאות: השוואה בין גרסאות שונות של מסמך כדי לזהות שינויים ולעקוב אחרי גרסאות שונות. זה יכול להיות שימושי במיוחד בסביבות שיתופיות שבהן כמה מחברים תורמים למסמך.
מגבלות
אלה המגבלות כשכוללים קובצי PDF במערך הנתונים:
- מספר מקסימלי של דפי PDF לכל דוגמה: 300
- מספר קובצי ה-PDF המקסימלי לכל דוגמה: 4
- גודל קובץ PDF מקסימלי: 20MB
מידע נוסף על הדרישות של הבנת מסמכים
פורמט של מערך נתונים
הערך של fileUri של קבוצת הנתונים יכול להיות ה-URI של קובץ בקטגוריה של Cloud Storage, או כתובת URL מסוג HTTP או HTTPS שזמינה באופן ציבורי.
במאמר דוגמה למערך נתונים ל-Gemini מופיעה דוגמה לפורמט כללי.
הדוגמה הבאה היא של קבוצת נתונים של מסמכים.
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"fileData": {
"mimeType": "application/pdf",
"fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf"
}
},
{
"text": "You are a very professional document summarization specialist. Please summarize the given document."
}
]
},
{
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "The report introduces Gemini 2.0 Flash, a multimodal AI model developed by Google DeepMind. The report positions Gemini 2.0 Flash as a significant advancement in multimodal AI, pushing the boundaries of long-context understanding and opening new avenues for future research and applications."
}
]
}
]
}
(רק במודלים של Gemini 3 ואילך) החל מהמודלים של Gemini 3, אתם יכולים גם להגדיר את הרזולוציה של כל קובץ מדיה בנפרד Part.
כך אפשר לשלב רזולוציות בקבוצת הנתונים (לדוגמה, להגדיר MEDIA_RESOLUTION_HIGH לפריט אחד ו-MEDIA_RESOLUTION_LOW לפריט אחר).
הגדרות הרזולוציה של המדיה ברמת Part מקבלות קדימות על פני ההגדרות הגלובליות.
אם לא מציינים Part למדיה ספציפית, ערך ברירת המחדל זהה לערכי ברירת המחדל של הצד שמציג את המודעות. למידע נוסף על רזולוציה ברמת החלק ומספר הטוקנים המתאים, ראו רזולוציית מדיה.
הדוגמה הבאה היא של קבוצת נתונים שמגדירה את רזולוציית המדיה גם ברמת Part וגם ברמה הגלובלית:
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"fileData": {
"mimeType": "application/pdf",
"fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf"
}
},
{
"fileData": {
"mimeType": "application/pdf",
"fileUri": "gs://<path to another PDF>"
},
"mediaResolution": {
"level": "MEDIA_RESOLUTION_HIGH"
}
},
{
"text": "Describe these documents in detail."
}
]
},
{
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "PDF 1 is low resolution while PDF 2 is sharp and clear"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"mediaResolution": "MEDIA_RESOLUTION_LOW"
}
}
המאמרים הבאים
- למידע נוסף על היכולת של מודלי Gemini להבין מסמכים, קראו את הסקירה הכללית בנושא הבנת מסמכים.
- כדי להתחיל בכוונון, קראו את המאמר כוונון מודלים של Gemini באמצעות כוונון מפוקח.