구글 ai 스튜디오 세팅 설명 (google ai studio settings)

1. Temperature (온도):

• 역할: 생성된 텍스트의 창의성과 무작위성을 조절합니다.
• 설명: 온도가 높을수록 모델은 더 다양하고 예상치 못한 단어와 문장을 선택합니다. 반대로 온도가 낮을수록 모델은 더 일반적이고 안전한 단어와 문장을 선택하여 일관성 있는 결과를 만들어냅니다.
• 예시:
  • 높은 온도 (예: 1.0): 창의적인 글쓰기, 시, 이야기 생성 등에 적합합니다. 결과물이 독창적이지만 때로는 논리적이지 않거나 엉뚱할 수 있습니다.
  • 낮은 온도 (예: 0.2): 사실 기반의 텍스트, 요약, 코드 생성 등에 적합합니다. 결과물이 일관되고 예측 가능하지만, 창의성이 부족할 수 있습니다.
  • 0: 가장 확률이 높은 단어만 선택합니다.

2. Structured Output (구조화된 출력):

• 역할: 모델이 특정 형식(JSON)으로 응답하도록 합니다.
• 설명: 이 옵션을 활성화하면 모델은 일반 텍스트 대신 JSON 형식으로 데이터를 생성합니다. 이 형식은 프로그램에서 데이터를 파싱하고 처리하는 데 유용합니다.
• 예시: 이 설정을 사용해서 모델에게 영화 목록을 생성하라고 요청할 수 있습니다. 그러면 모델은 영화 제목, 장르, 감독 등을 포함하는 JSON 형식의 데이터를 생성합니다.

3. Code Execution (코드 실행):

• 역할: 모델이 생성한 코드를 실행하고 결과를 보여줍니다.
• 설명: 이 옵션을 활성화하면 모델은 생성된 코드의 실행 결과도 함께 제공합니다. 이를 통해 코드의 정확성을 확인하고 예상대로 작동하는지 테스트할 수 있습니다.
• 예시: 모델에게 Python 코드를 생성하도록 요청한 경우, 이 설정을 활성화하면 생성된 코드의 실행 결과가 출력됩니다.

4. Function Calling (함수 호출):

• 역할: 모델이 외부 함수를 호출하여 작업을 수행하도록 합니다.
• 설명: 이 옵션을 사용하면 모델은 텍스트 생성뿐만 아니라, 사전에 정의된 함수를 호출하여 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 날씨 정보를 가져오거나, 계산을 수행하거나, 데이터베이스를 쿼리하는 함수를 호출할 수 있습니다.
• 예시: 모델에게 "오늘 서울 날씨 어때?"라고 질문하면, 모델은 날씨 정보를 제공하는 함수를 호출하여 그 결과를 바탕으로 답변을 생성할 수 있습니다.

5. Stop Sequences (중지 시퀀스):

• 역할: 텍스트 생성을 중단할 특정 단어 또는 구문을 지정합니다.
• 설명: 모델은 텍스트를 생성하다가 지정된 중지 시퀀스를 만나면 생성을 중단합니다. 이를 통해 생성되는 텍스트의 길이나 형식을 제어할 수 있습니다.
• 예시: "###" 를 중지 시퀀스로 설정하면, 모델은 텍스트를 생성하다가 "###"를 만나면 생성을 멈춥니다.

6. Output Length (출력 길이):

• 역할: 생성되는 텍스트의 최대 길이를 제한합니다.
• 설명: 생성되는 텍스트의 최대 토큰 수를 지정합니다. 토큰은 단어, 구두점, 특수 문자와 같이 텍스트를 구성하는 기본 단위입니다.
• 예시: 출력 길이를 50으로 설정하면, 모델은 최대 50개의 토큰으로 구성된 텍스트를 생성합니다.

7. Top P (Nucleus Sampling):

• 역할: 텍스트 생성 시 고려할 단어의 범위를 제한하여 다양성과 일관성을 조절합니다.
• 설명: 모델은 다음 단어를 선택할 때 확률이 높은 순서대로 단어 후보 목록을 생성합니다. Top P는 이 목록에서 누적 확률이 특정 값(P)에 도달할 때까지의 단어들만 고려하도록 제한합니다.
• 예시:
  • Top P = 0.9: 확률이 높은 순서대로 단어를 나열했을 때, 누적 확률이 0.9 (90%)가 될 때까지의 단어들 중에서 다음 단어를 선택합니다.
  • Top P 값이 낮을수록 (예: 0.5): 확률이 매우 높은 소수의 단어만 고려하여 일관성이 높아지지만 다양성이 줄어듭니다.
  • Top P 값이 높을수록 (예: 0.95): 더 많은 단어를 고려하여 다양성이 높아지지만, 일관성이 떨어질 수 있습니다.

요약:

이러한 Run Settings를 조정하여 원하는 유형의 텍스트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 창의적인 글을 쓰고 싶다면 Temperature를 높이고, 사실 기반의 요약을 원한다면 Temperature를 낮추는 것이 좋습니다. 코드 생성이 목적이라면 Code execution을 활성화하고, 특정 형식의 출력이 필요하다면 Structured Output을 사용하세요. Output Length와 Stop Sequences를 사용해서 출력의 길이와 형식을 제어할 수 있고 Top P를 조정해서 출력의 다양성과 일관성을 조절할 수 있습니다.