11.3 ChatGPT训练核心突破：揭秘SFT指令微调如何炼就对话专家

ChatGPT训练核心突破：揭秘SFT指令微调如何炼就对话专家

一、SFT 技术核心思想

有监督指令微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是 ChatGPT 训练流程中的关键过渡阶段，其目标是将预训练大模型转化为具备指令理解能力的对话模型。

1.1 SFT 与基础微调的本质差异

传统微调关注特定任务性能提升（如文本分类、NER），而 SFT 聚焦于泛化的指令跟随能力。通过人工标注的高质量对话数据，模型学习以下能力：

• 理解自然语言指令的语义边界
• 生成符合人类对话习惯的响应
• 遵守安全与伦理约束

1.2 SFT 数据核心特征