Google Cloud 最近发表了一篇文章，探讨了何时对 Gemini 模型使用监督微调 (SFT)。文章将 SFT 定位为一种强大的方法，可以针对特定任务、领域甚至文体差异来定制这些模型。
我发现特别有趣的是，文章重点关注将 SFT 与其他优化模型输出的方法进行比较，例如提示工程、上下文学习和检索增强生成。开发人员经常想知道何时使用 SFT 以及它与其他选项相比如何，文章为此提供了一个有用的决策框架。
文章还提供了如何在 Vertex AI 中使用 SFT 微调 Gemini 模型的具体示例。例如，SFT 可用于微调模型以汇总财务文档或提供法律建议。这些示例有助于说明 SFT 在实际应用中的潜力。
总的来说，我发现这篇文章对于有兴趣了解更多关于 SFT 以及如何使用它来微调 Gemini 模型的人来说，是一份宝贵的资源。文章全面概述了 SFT，包括何时使用它以及它与其他方法的比较，以及一些实际示例。我强烈推荐这篇文章给任何希望充分利用 Gemini 模型强大功能的人。
