Google Cloud publicó recientemente un artículo que explora cuándo usar el ajuste fino supervisado (SFT) para los modelos Gemini. El artículo posiciona a SFT como una forma poderosa de adaptar estos modelos para tareas, dominios o incluso matices estilísticos específicos.
Lo que encontré particularmente interesante fue el enfoque en comparar SFT con otros métodos para optimizar la salida del modelo, como la ingeniería de avisos, el aprendizaje en contexto y la generación aumentada de recuperación. Los desarrolladores a menudo se preguntan cuándo usar SFT y cómo se compara con otras opciones, y el artículo proporciona un marco útil para la toma de decisiones.
El artículo también proporciona ejemplos concretos de cómo se puede usar SFT para ajustar modelos Gemini en Vertex AI. Por ejemplo, SFT podría usarse para ajustar un modelo para resumir documentos financieros o brindar asesoramiento legal. Estos ejemplos ayudan a ilustrar el potencial de SFT para aplicaciones del mundo real.
En general, encontré que el artículo es un recurso valioso para cualquier persona interesada en aprender más sobre SFT y cómo se puede usar para ajustar modelos Gemini. El artículo proporciona una descripción general completa de SFT, incluido cuándo usarlo y cómo se compara con otros métodos, así como ejemplos prácticos. Recomiendo encarecidamente este artículo a cualquiera que busque aprovechar todo el poder de los modelos Gemini.
