Supervised fine-tuning (SFT) to proces dotrenowywania wstępnie przeszkolonego modelu AI na mniejszym, specjalistycznym zbiorze danych zawierającym pary wejście-wyjście przygotowane przez ekspertów. Metoda ta pozwala na dostosowanie ogólnych możliwości modelu do konkretnych zadań, takich jak analiza sentymentu czy generowanie dokumentów medycznych, poprzez minimalizację błędów przewidywania względem dostarczonych etykiet. Dzięki SFT model uczy się specyficznego słownictwa i formatowania odpowiedzi, zachowując jednocześnie wiedzę ogólną zdobytą podczas pierwotnego szkolenia.
Źródło: huggingface.co
