监督式微调（Supervised Fine-tuning, SFT）是一种机器学习技术，指在预训练模型（如大型语言模型）的基础上，使用有标签的数据集进行进一步训练，以优化模型在特定任务上的性能。预训练模型通常在大规模无标签数据上学习通用表示，而SFT则通过监督学习方式微调参数，使模型适应具体应用场景如文本分类、情感分析或问答系统，从而提升准确率和泛化能力，同时保留预训练中获得的知识。
在AI产品开发的实际落地中，监督式微调是模型定制化的关键步骤，产品经理需主导高质量标注数据的收集和任务定义，并与工程团队协作实施。SFT能高效地将通用模型转化为领域专家，例如在智能客服系统中微调以理解行业术语，或在推荐引擎中优化个性化预测，这显著降低开发成本、加速迭代周期，并推动AI解决方案的快速部署。
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