Google Cloud a récemment publié un article explorant quand utiliser le réglage fin supervisé (SFT) pour les modèles Gemini. L'article présente le SFT comme un moyen puissant d'adapter ces modèles à des tâches, des domaines ou même des nuances stylistiques spécifiques.
Ce que j'ai trouvé particulièrement intéressant, c'est l'accent mis sur la comparaison du SFT à d'autres méthodes d'optimisation de la sortie du modèle, telles que l'ingénierie des invites, l'apprentissage en contexte et la génération augmentée par la récupération. Les développeurs se demandent souvent quand utiliser le SFT et comment il se compare à d'autres options, et l'article fournit un cadre utile à la prise de décision.
L'article fournit également des exemples concrets de la manière dont le SFT peut être utilisé pour affiner les modèles Gemini dans Vertex AI. Par exemple, le SFT pourrait être utilisé pour affiner un modèle afin de résumer des documents financiers ou de fournir des conseils juridiques. Ces exemples aident à illustrer le potentiel du SFT pour des applications réelles.
Dans l'ensemble, j'ai trouvé que l'article était une ressource précieuse pour tous ceux qui souhaitent en savoir plus sur le SFT et sur la manière dont il peut être utilisé pour affiner les modèles Gemini. L'article fournit une vue d'ensemble complète du SFT, y compris quand l'utiliser et comment il se compare à d'autres méthodes, ainsi que des exemples pratiques. Je recommande vivement cet article à tous ceux qui cherchent à exploiter toute la puissance des modèles Gemini.
