6.2 监督式微调（Supervised Fine-tuning, SFT）

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6.2 监督式微调（Supervised Fine-tuning, SFT）第六章：大模型微调与指令学习 - 6.2 监督式微调 (Supervised Fine-tuning, SFT) 详解与实践引言随着人工智能技术的飞速发展，特别是Transformer架构的崛起，预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）如BERT、GPT系列、LLaMA等已成为自然语言处理（NLP）领域的核心基石。这些大模型在海量无标注文本数据上进行预训练，学习到了丰富的通用语言知识和强大的文本生成能力。然而，为了使这些通用模型能够更好地服务于特定的下游任务，或者遵循人类的指令进行交互，微调（Fine-tuning）技术应运而生。