监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是机器学习和自然语言处理（NLP）领域中的一项关键技术，它通过在预训练模型的基础上利用标注好的数据集进行进一步训练，以提升模型在特定任务或领域上的性能。监督式微调（SFT）是提升模型在特定任务上性能的有效方法。通过合理利用预训练模型和标注数据集，用户可以轻松实现模型的定制化开发。然而，用户也需要注意数据集质量和计算资源等限制因素，以确保微调过程的有效性和高效性。