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SFT 是 “低端” 的工作，但它与业务紧密相连。相较于难以实施且多数公司没资源训练的预训练，以及调试难度高的强化学习，SFT 可谓效果立竿见影，SFT 在实际应用中更易显现成效。

本文关注如何通过 SFT 逼近大模型的表现，既确保效果又兼顾模型的泛化能力，从而满足业务需求，实现大模型的有效落地。接下来，我将采用 10 问 10 答的分享分享一些经验，这些经验源自实际业务中的实践、社区的交流和 阅读过的 Paper 中，不断总结出来的个人心得，这些经验也会随时间不断更新。期待与大家的交流探讨。

Q1: 常见 SFT 的开发流程是如何的？

• 第一步，根据业务场景调整提示词（prompt）：业务团队会提供具体场景，或者给出他们编写的 prompt，也可能只提供场景和数据，需要算法工程师自行编写。编写优秀的 prompt 对发挥模型的最大性能至关重要，一个出色的 prompt 可能将性能提升至 80 分以上直接得到业务要求，而一个普通的 prompt 可能只能得到 50 分。这里可以参考 ：

  • https://www.promptingguide.ai/zh
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