Компания Google Cloud недавно опубликовала статью, в которой рассматривается вопрос о том, когда следует использовать контролируемую тонкую настройку (SFT) для моделей Gemini. В статье SFT позиционируется как мощный способ адаптации этих моделей для решения конкретных задач, работы в определенных предметных областях или даже для придания им определенных стилистических нюансов.
Что мне показалось особенно интересным, так это акцент на сравнении SFT с другими методами оптимизации вывода модели, такими как инженерия промптов, контекстное обучение и генерация с дополнением извлекаемой информации. Разработчики часто задаются вопросом, когда следует использовать SFT и как он соотносится с другими вариантами, и в статье предлагается полезная схема для принятия решений.
В статье также приводятся конкретные примеры того, как SFT можно использовать для точной настройки моделей Gemini в Vertex AI. Например, SFT можно использовать для точной настройки модели для составления кратких обзоров финансовых документов или предоставления юридических консультаций. Эти примеры помогают проиллюстрировать потенциал SFT для приложений реального мира.
В целом, я считаю, что эта статья является ценным ресурсом для всех, кто интересуется SFT и тем, как его можно использовать для точной настройки моделей Gemini. В статье дается исчерпывающий обзор SFT, включая информацию о том, когда его следует использовать и как он соотносится с другими методами, а также практические примеры. Я настоятельно рекомендую эту статью всем, кто хочет в полной мере использовать возможности моделей Gemini.
