Google Cloudは、Geminiモデルに教師ありファインチューニング（SFT）をいつ使用するかを探る記事を公開しました。この記事では、特定のタスク、ドメイン、または文体的なニュアンスに合わせてこれらのモデルを調整するための強力な方法としてSFTを位置付けています。

私が特に興味深いと感じたのは、プロンプトエンジニアリング、インコンテキストラーニング、Retrieval Augmented Generationなど、モデル出力を最適化するための他の方法とSFTを比較することに焦点が当てられていることでした。開発者は、いつSFTを使用するか、また他のオプションと比較してどのように優れているのか疑問に思うことがよくあります。この記事では、意思決定のための役立つフレームワークを提供しています。

この記事では、Vertex AIでGeminiモデルをファインチューニングするためにSFTをどのように使用できるかについての具体的な例も示しています。例えば、SFTを使用して、財務書類を要約したり、法的アドバイスを提供したりするモデルをファインチューニングすることができます。これらの例は、現実世界のアプリケーションに対するSFTの可能性を示すのに役立ちます。

全体的に見て、この記事は、SFTについて詳しく知りたい、またGeminiモデルのファインチューニングにどのように使用できるかを知りたいと考えている人にとって貴重な資料であることがわかりました。この記事では、SFTの包括的な概要、いつ使用するか、他の方法と比較してどのように優れているか、そして実践的な例が紹介されています。Geminiモデルの能力を最大限に活用したいと考えているすべての人に、この記事をお勧めします。