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Geminiは基盤モデルとして多くの業務に貢献してきたが、特定のタスクではガイダンスが必要な場合もある。教師ありファインチューニング（SFT）を適用することで、Geminiの性能を特定のタスクや文体に合わせて高めることができる。適切なモデル選択と質の高いデータセットの作成が重要である。

開発者はSFTプロセスを効率化するために、モデルの初期パフォーマンス評価、適切な評価指標の選択、多様な評価データセットの使用などを行う。Gemini 1.5 ProやGemini 1.5 Flashなど、異なるモデルバージョンから最適なものを選択することが推奨される。

データセットの質と量のバランスが重要であり、Vertex AIのLow-Rank Adaptation（LoRA）を使用して効率的にファインチューニングを行う。高品質なサンプルの選択、重複除去、データの拡張などがデータセットの検討において重要な要素である。

ファインチューニングデータセットに指示を追加することで、モデルのパフォーマンスが向上する。システム指示やインスタンスレベルの指示を用いて、モデルが特定のタスクを実行する能力を高める。また、トレーニングと本番環境データの連係がファインチューニングの効果に影響を与えるため、適切なデータ形式の選択が不可欠である。