نشرت جوجل كلاود مؤخرًا مقالًا يوضح متى يجب استخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) لنماذج Gemini. يقدم المقال SFT كطريقة فعالة لضبط هذه النماذج لمهام أو نطاقات أو حتى فروق أسلوبية محددة.
ما وجدته مثيرًا للاهتمام بشكل خاص هو التركيز على مقارنة SFT بطرق أخرى لتحسين إخراج النموذج، مثل هندسة المطالبات والتعلم في السياق وتوليد الاسترجاع المعزز. غالبًا ما يتساءل المطورون عن متى يجب استخدام SFT وكيف يقارن بالخيارات الأخرى، ويقدم المقال إطارًا مفيدًا لاتخاذ القرار.
يقدم المقال أيضًا أمثلة ملموسة لكيفية استخدام SFT لضبط نماذج Gemini في Vertex AI. على سبيل المثال، يمكن استخدام SFT لضبط نموذج لتلخيص المستندات المالية أو تقديم المشورة القانونية. تساعد هذه الأمثلة على فهم إمكانات SFT لتطبيقات العالم الحقيقي.
بشكل عام، وجدت أن المقالة مصدرًا قيمًا لأي شخص مهتم بمعرفة المزيد حول SFT وكيفية استخدامه لضبط نماذج Gemini. يوفر المقال نظرة عامة شاملة حول SFT، بما في ذلك متى يجب استخدامه وكيفية مقارنته بالطرق الأخرى، بالإضافة إلى أمثلة عملية. أوصي بشدة بهذا المقال لأي شخص يتطلع إلى الاستفادة الكاملة من قوة نماذج Gemini.
