В статье разбирают SFT — один из ключевых этапов выравнивания LLM, где модель дообучают на качественных примерах «правильных» ответов.
Внутри — отличие SFT от pretraining и обычного fine-tuning, роль качества датасета, связь с RLHF и практический пример через Hugging Face TRL и
SFTTrainer.⛓️ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат