Google Cloud는 최근 Gemini 모델에 대해 지도 미세 조정(SFT)을 언제 사용할지 알아보는 글을 게시했습니다. 이 글에서는 특정 작업, 도메인 또는 문체적 뉘앙스에 맞게 이러한 모델을 조정하는 강력한 방법으로 SFT를 소개합니다.
제가 특히 흥미롭게 생각한 점은 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 내 학습, 검색 증강 생성과 같이 모델 출력을 최적화하는 다른 방법과 SFT를 비교하는 데 중점을 두었다는 것입니다. 개발자는 SFT를 언제 사용해야 하는지, 그리고 다른 옵션과 비교했을 때 어떤 장점이 있는지 궁금해하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 의사 결정을 위한 유용한 프레임워크를 제공합니다.
이 글에서는 Vertex AI에서 Gemini 모델을 미세 조정하기 위해 SFT를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 구체적인 예도 제공합니다. 예를 들어 SFT를 사용하여 재무 문서를 요약하거나 법률 자문을 제공하는 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 예는 실제 애플리케이션에 대한 SFT의 가능성을 보여줍니다.
전반적으로 이 글은 SFT에 대해 자세히 알아보고 Gemini 모델을 미세 조정하는 데 SFT를 어떻게 사용할 수 있는지 알고 싶어하는 모든 사람에게 유용한 자료라고 생각합니다. 이 글에서는 SFT에 대한 포괄적인 개요, SFT를 사용해야 하는 시기, 다른 방법과 비교했을 때 SFT의 장점, 실용적인 예를 제공합니다. Gemini 모델의 기능을 최대한 활용하고자 하는 모든 분께 이 글을 추천합니다.
