监督微调（Supervised Fine-Tuning，简称SFT）是一种用于调整预训练语言模型（Large Language Model, LLM）以适应特定任务的技术。它通过使用标注数据集对模型进行进一步训练，从而提高模型在特定应用场景中的表现。
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