SFT（监督微调，Supervised Fine-Tuning）
训练方式：基于人工标注的高质量对话数据进行训练
目标：学习人类偏好和对话模式，理解指令并生成合适的回复
特点： 相对直接的监督学习 更像"老师教学生"的模式
学习人类的对话风格和质量标准 ，稳定性较高，风险相对可控.
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