揭秘监督微调（SFT）：语言模型性能跃升的秘密武器！

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大型语言模型（LLMs）的训练通常分为多个阶段，包括预训练和后续的微调阶段。虽然预训练成本高昂（通常需要数百万美元的计算资源），但相比之下，微调一个LLM或通过上下文学习进行适配的成本要低得多，仅需几百美元甚至更少。 随着高质量的预训练模型（如 MPT、Falcon 或 LLAMA-2）的广泛可用，并且许多可以免费甚至商业化使用，我们能够通过在特定任务上微调这些模型，快速构建功能强大的应用。这种方法不仅经济高效，还显著降低了开发复杂AI系统的门槛。 在人工智能研究的最新进展中， 监督微调（SFT） 已成为大型语言模型（LLMs）最广泛应用的微调方法之一。SFT 的核心是利用一个高质量的数据集（通常是 LLM 输出的精挑细选内容），通过标准语言建模目标对模型进行微调。这种方法以其 简单性 和 低成本 著称，作为校准语言模型的有效 ………………………………