SFT（Supervised Fine-Tuning）: 在AI领域的重要概念

在人工智能(AI)领域，Supervised Finetuning是一个重要的概念。它涉及在预训练模型的基础上，使用带标签的数据进行微调，以适应特定任务或领域。这个过程可以看作是在更广泛的知识基础上进行特定任务的训练，从而使模型在新任务上获得更好的性能。
要理解Supervised Finetuning，首先需要了解其两个组成部分：Supervised和Finetuning。
Supervised指的是监督学习，这是一种机器学习的方法。在监督学习中，模型通过一组带有标签的训练数据进行训练。每个训练样本都对应一个标签或结果，模型的任务就是学习从输入数据到这些标签的映射。这意味着模型在训练过程中会得到明确的反馈，知道哪些输入对应于正确的输出。
Finetuning则是指在预训练模型的基础上进行进一步的训练，以适应特定的任务。在深度学习中，一种常见的做法是首先在大型数据集上预训练一个模型，例如在ImageNet上预训练一个卷积神经网络(CNN)，或者在大型文本语料库上预训练一个transformer模型。这样做的目的是让模型学习到一些通用的、高级的特征或模式。然后，我们使用这个预训练模型作为初始模型，在特定任务上进行训练。这个阶段就是Supervised Finetuning。
例如，我们可能在ImageNet上预训练了一个CNN模型，该模型学会了如何识别边缘、颜色块、纹理等基础特征。然后，我们可能会在一个医学图像数据集上对这个模型进行Supervised Finetuning。这个数据集包含了医学图像（如X光片或MRI图像）以及这些图像对应的诊断结果（例如是否有肺炎或者脑瘤）。在这个阶段，模型会学习如何将之前学到的基本特征应用到医学图像诊断这个特定任务上。
具体来说，SFT（Supervised Fine-Tuning）的过程包括以下几个步骤：

1. 在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。
2. 创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些参数包含了源数据集上学习到的知识，这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。
3. 微调时，为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。
4. 在目标数据集上训练目标模型时，将从头训练到输出层，其余层的参数都基于源模型的参数微调得到。
   通过这个过程，我们可以使用带标签的数据对预训练模型进行微调，使其更好地适应特定任务或领域的需求。这有助于提高模型的性能和准确性，使其在实际应用中更加可靠和有效。