Google Cloud ने हाल ही में एक लेख प्रकाशित किया है जिसमें बताया गया है कि Gemini मॉडल के लिए पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (SFT) का उपयोग कब करना है। लेख SFT को विशिष्ट कार्यों, डोमेन या यहाँ तक कि शैलीगत बारीकियों के लिए इन मॉडलों को तैयार करने के एक शक्तिशाली तरीके के रूप में प्रस्तुत करता है।
मुझे जो बात विशेष रूप से दिलचस्प लगी, वह थी मॉडल आउटपुट को अनुकूलित करने के लिए SFT की अन्य विधियों, जैसे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग और रिट्रीवल ऑग्मेंटेड जेनरेशन से तुलना पर ध्यान केंद्रित करना। डेवलपर्स अक्सर आश्चर्य करते हैं कि SFT का उपयोग कब करना है और यह अन्य विकल्पों की तुलना में कैसा है, और लेख निर्णय लेने के लिए एक सहायक ढाँचा प्रदान करता है।
लेख SFT का उपयोग Vertex AI में Gemini मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए कैसे किया जा सकता है, इसके ठोस उदाहरण भी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, वित्तीय दस्तावेजों को सारांशित करने या कानूनी सलाह प्रदान करने के लिए एक मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए SFT का उपयोग किया जा सकता है। ये उदाहरण वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए SFT की क्षमता को स्पष्ट करने में मदद करते हैं।
कुल मिलाकर, मुझे यह लेख उन लोगों के लिए एक मूल्यवान संसाधन लगा, जो SFT के बारे में अधिक जानना चाहते हैं और इसका उपयोग Gemini मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए कैसे किया जा सकता है। लेख SFT का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें इसका उपयोग कब करना है और यह अन्य विधियों की तुलना में कैसा है, साथ ही व्यावहारिक उदाहरण भी शामिल हैं। मैं इस लेख की अत्यधिक अनुशंसा उन सभी लोगों को करता हूँ जो Gemini मॉडल की पूरी शक्ति का लाभ उठाना चाहते हैं।
