SFT（监督微调） 是大语言模型（LLM）训练中的关键阶段，指在预训练（Pre-training） 后，使用标注数据对模型进行有监督的精细化调整，使其适应特定任务或领域。以下是深度解析：
1. SFT的核心作用
| 阶段 | 数据 | 目标 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| 预训练 | 海量无标注文本 | 学习通用语言表示（词汇、语法等） | 基座模型（如LLaMA、GPT） |
| SFT微调 | 高质量标注问答对 | 对齐人类指令、适应具体任务 | 客服、代码生成、文案创作 |
| RLHF | 人类偏好反馈 | 优化输出安全性、流畅性 | 对话系统（如ChatGPT） |
2. SFT的实施步骤
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数据准备
- 收集指令-答案对（如：“写一首诗”→ “春风拂面…”）
- 要求：高质量、多样性、覆盖目标场景
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训练方法
- 全参数微调：调整模型所有参数（计算成本高）
- LoRA：仅训练低秩适配层（资源高效，效果接近全参数）
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评估指标
- 任务准确率（如分类F1值）
- 人类评估（流畅性、有用性）
3. SFT vs 其他微调方法
| 方法 | 数据需求 | 计算成本 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| SFT | 标注指令-输出对 | 中-高 | 任务定向（如法律问答） |
| Prompt Engineering | 无/少量示例 | 极低 | 快速适配简单任务 |
| RLHF | 人类偏好排序 | 极高 | 对齐价值观（如无害化） |
4. 典型SFT案例
- 医疗大模型：用医学论文QA数据微调，提升专业问答能力
- 代码助手：GitHub代码片段+注释微调，优化代码生成
- 多轮对话：基于对话树数据微调，增强上下文理解
5. 挑战与解决方案
- 数据质量：人工标注成本高 → 用合成数据+专家校验
- 过拟合：小数据微调易过拟合 → 早停（Early Stopping）+ 数据增强
- 灾难性遗忘：微调后丢失通用能力 → 混合预训练数据联合训练
总结：SFT是将通用大模型转化为领域专家的关键桥梁，需平衡数据质量、计算资源和任务需求。当前主流方案（如LoRA）大幅降低了微调门槛，使企业可快速定制专属大模型。
