Google Cloud Blog 提到如何進行 Gemini 模型的監督微調(SFT),重點包括:1. SFT 是優化大型語言模型的關鍵,可讓模型針對特定業務任務、領域或風格進行精確調整。2. SFT 流程包含模型選擇、數據質量控制、預處理、數據集說明、訓練與驗證、超參數調整,以及評估與下一步規劃。這是一個有效的指南,幫助開發人員完成 Gemini 模型的微調工作。
文章重點
【1. SFT 概述】
- 【定義與價值】SFT(微調)對於優化像 Gemini 這樣的大型語言模型至關重要,能將模型定制為特定業務任務、領域或風格,提高精度和性能。
【2. SFT 過程】
- 模型選擇
- 選擇 Gemini 1.5 Pro 以獲得全面性能,或 Gemini 1.5 Flash 以實現成本效益和低延遲。
- 數據質量
- 高質量、相關且多樣化的數據集對微調的效果至關重要。
- 數據預處理
- 強調數據去重和數據擴增是準備 SFT 數據的關鍵步驟。
【3. 數據集指導】
- 【指導性說明】
- 在數據集中包含指導性說明可以引導輸出,使模型性能基於特定任務得到調整。
【4. 訓練與驗證】
- 【結構化驗證】
- 構建良好的驗證數據集,用於評估模型性能並防止過度擬合。
【5. 超參數設置】
- 【設置建議】
- 根據數據集大小和類型(如文本、圖像、音頻)調整學習率、批量大小等超參數,以達到最佳效果。
【6. 評估指標】
- 自動指標
- 使用 BLEU、ROUGE 等自動化指標快速評估模型性能。
- 人類評估
- 人類判斷提供更細緻的性能洞察,補充自動指標的不足。
【7. 下一步】
- 【資源探索】
- 鼓勵讀者查閱 生成式 AI 存儲庫 和 Vertex AI 文檔,了解 SFT 的實際應用和操作細節。
【總結】
該指南為開發人員提供了結構化的策略和步驟,幫助有效實施 Gemini 模型的微調,從而應用於多樣化的業務需求和任務場景。