在大模型微调的语境中，SFT并不是指“SFP光模块”，而是指有监督微调（Supervised Fine-Tuning）。有监督微调是一种微调技术，用于提高大模型在特定任务上的表现。在SFT阶段，已经预训练好的大模型会使用带有标签的数据集进行监督学习，以学习和适应特定的任务。

以下是有监督微调（SFT）的相关信息：

SFT的工作原理

• 指令微调：让模型理解和遵循人类指令，通过将NLP任务转化为指令形式，对模型进行监督学习。
• 高效的fine-tuning技术：如Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT），旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，达到高效的迁移学习的目的。

SFT与全量微调的比较

• 全量参数更新（Full Fine-tuning, FFT）：对预训练模型的所有参数进行更新，训练速度较慢，消耗机器资源较多。
• 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）：只对部分参数做调整，训练速度快，消耗机器资源少。

希望以上信息能够更好地帮助您了解大模型微调中的SFT。