概念介绍

SFT（Supervised Fine-Tuning）是一种机器学习技术，特别是在自然语言处理（NLP）领域中，用于优化预训练的语言模型（LLM）以适应特定的任务或数据集。在SFT过程中，首先使用大量无标签数据对模型进行预训练，使其学习语言的基本结构和模式。然后，使用有标签的数据集对模型进行微调，这些数据集通常包含输入和期望的输出，如提示（prompt）和答案（answer）对。

基本原理

SFT的使用非常简单 - 训练过程和目标与预训练非常相似。此外，相对于预训练，该方法在执行对齐方面非常有效，并且计算成本较低（即，如果不是更低，则比预训练便宜100倍）。如上图所示，仅使用SFT（即，没有任何RLHF）在模型的指令跟随能力、正确性、连贯性和整体性能方面都有明显的好处。换句话说，SFT是一种提高语言模型质量的高效技术。然而，我们应该记住它并不完美！以下是我们应该考虑的一些缺点。

通过SFT，模型能够学习到特定任务的特定模式和特点，从而在执行特定任务时表现得更加精确。这个过程涉及到调整模型的权重，使其更好地匹配特定任务的数据分布。SFT与预训练过程类似，都是基于下一个标记预测的目标进行训练，但SFT使用的是高质量的LLM输出的监督数据集，而不是原始文本数据。

SFT的优点在于它能够有效地利用预训练模型的通用知识，同时通过微调来适应特定的应用场景，这使得它在计算上相对廉价，且执行对齐方面非常有效。然而，SFT也有其局限性，它可能不适用于所有类型的任务，且需要有标签的数据集来进行微调。此外，SFT不会使模型失去其通用问题解决能力，因为它是为了模仿正确的风格或行为而进行微调，而不是专门为解决特定任务而设计。

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