⌛大模型中的SFT是什么意思？
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我们经常在大模型描述中看到SFT的字眼，很多小伙伴会疑惑，SFT到底是什么，有什么作用?
在大模型（如语言模型）领域，SFT 通常指的是 Supervised Fine-Tuning，即监督微调。监督微调是一种通过使用带标签的数据集来微调预训练模型的方法，以提高其在特定任务上的性能。
在这个过程中，模型会在预训练阶段已经学习到的知识基础上，通过监督学习（使用标注好的训练数据）进一步优化，以适应特定的应用场景或任务。例如，可以使用问答数据集来微调模型，使其在回答问题方面表现得更好。
SFT 是提升大模型在特定任务上表现的关键步骤，通过引入任务相关的数据和监督信号，模型能够更好地理解和处理特定类型的输入，从而在实际应用中提供更高质量的输出。
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