O Google Cloud publicou recentemente um artigo explorando quando usar o ajuste fino supervisionado (SFT) para modelos Gemini. O artigo posiciona o SFT como uma forma poderosa de adaptar esses modelos para tarefas, domínios ou até mesmo nuances estilísticas específicas.
O que achei particularmente interessante foi o foco na comparação do SFT com outros métodos para otimizar a saída do modelo, como engenharia de prompt, aprendizado no contexto e geração aumentada por recuperação. Os desenvolvedores costumam se perguntar quando usar o SFT e como ele se compara a outras opções, e o artigo fornece uma estrutura útil para a tomada de decisões.
O artigo também fornece exemplos concretos de como o SFT pode ser usado para ajustar modelos Gemini no Vertex AI. Por exemplo, o SFT pode ser usado para ajustar um modelo para resumir documentos financeiros ou fornecer aconselhamento jurídico. Esses exemplos ajudam a ilustrar o potencial do SFT para aplicações do mundo real.
No geral, achei o artigo um recurso valioso para qualquer pessoa interessada em aprender mais sobre o SFT e como ele pode ser usado para ajustar modelos Gemini. O artigo fornece uma visão geral abrangente do SFT, incluindo quando usá-lo e como ele se compara a outros métodos, bem como exemplos práticos. Recomendo este artigo a todos que desejam aproveitar todo o poder dos modelos Gemini.
