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监督微调（Supervised Fine-Tuning）是一种常用于深度学习中的模型优化技术。在监督式微调中，使用一个已经训练好的深度学习模型（称为预训练模型）作为初始状态，然后在目标任务的训练集上进行微调，使得模型能够更好地适应目标任务。 在监督微调中，首先使用一个大规模的数据集对预训练模型进行训练，以使其学会表示通用的特征。然后，使用一个较小规模的数据集，即目标任务数据集，对预训练模型进行微调，使其适应特定的任务或领域。通常情况下，微调的层次较低，只对模型的最后几层进行微调，以便更好地适应目标任务或领域的特定特征。