SFT有监督精调：为什么它是必要的_sft的目的

1. 背景介绍

1.1 传统机器学习的局限性

传统的机器学习方法在许多任务上取得了显著的成功，但它们通常需要大量的标注数据来进行训练。在许多实际应用场景中，获取大量高质量的标注数据是非常困难和昂贵的。因此，研究者们开始探索如何利用少量标注数据或者无标注数据来进行模型训练，以降低数据标注的成本。

1.2 迁移学习的兴起

迁移学习作为一种解决方案，可以利用预训练模型在源任务上学到的知识，将其迁移到目标任务上。这样，即使目标任务的标注数据较少，也可以取得较好的性能。然而，迁移学习仍然面临着一些挑战，例如如何在不同任务之间进行有效的知识迁移，以及如何在目标任务上进行精细调整。

1.3 SFT有监督精调的提出

为了解决这些挑战，本文提出了一种名为SFT（Supervised Fine-Tuning）的有监督精调方法。SFT方法可以在目标任务上利用少量标注数据进行模型的精细调整，从而提高模型在目标任务上的性能。本文将详细介绍SFT方法的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及实际应用场景，并提供一些工具和资源推荐。

2. 核心概念与联系

2.1 迁移学习

迁移学习是一种机器学习方法，它利用在源任务上学到的知识，将其迁移到目标任务上。迁移学习的主要优势在于，即使目标任务的标注数据较少，也可以取得较好的性能。

2.2 精细调整

精细调整是迁移学习的一种常用技术，它在目标任务上对预训练模型进行微调，以适应目标任务的特点。精细调整通常需要一定量的标注数据，