Google Cloud baru-baru ini menerbitkan artikel yang mengeksplorasi kapan harus menggunakan supervised fine-tuning (SFT) untuk model Gemini. Artikel tersebut memposisikan SFT sebagai cara yang ampuh untuk menyesuaikan model ini untuk tugas, domain, atau bahkan nuansa gaya tertentu.
Yang menurut saya sangat menarik adalah fokus pada perbandingan SFT dengan metode lain untuk mengoptimalkan output model, seperti prompt engineering, in-context learning, dan Retrieval Augmented Generation. Developer sering bertanya-tanya kapan harus menggunakan SFT dan bagaimana perbandingannya dengan opsi lain, dan artikel tersebut memberikan kerangka kerja yang berguna untuk pengambilan keputusan.
Artikel tersebut juga memberikan contoh konkret tentang bagaimana SFT dapat digunakan untuk menyempurnakan model Gemini di Vertex AI. Misalnya, SFT dapat digunakan untuk menyempurnakan model untuk meringkas dokumen keuangan atau memberikan nasihat hukum. Contoh-contoh ini membantu mengilustrasikan potensi SFT untuk aplikasi dunia nyata.
Secara keseluruhan, saya menemukan artikel ini sebagai sumber daya yang berharga bagi siapa pun yang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang SFT dan bagaimana SFT dapat digunakan untuk menyempurnakan model Gemini. Artikel tersebut memberikan gambaran umum yang komprehensif tentang SFT, termasuk kapan harus menggunakannya dan bagaimana perbandingannya dengan metode lain, serta contoh-contoh praktis. Saya sangat merekomendasikan artikel ini kepada siapa pun yang ingin memanfaatkan kekuatan penuh model Gemini.
