SFT大模型，即使用SFT（Scalable Fine-Tuning）技術的大型自然語言處理模型，主要特點如下：
定義。SFT是一種自然語言處理技術，它通過對大型預訓練語言模型進行微調，使這些模型能夠適應各種特定任務。
套用模型。這些大型預訓練語言模型可能擁有數十億甚至數百億參數，例如LLAMA、GPT等，能夠處理大量文本數據。
工作原理。SFT在大型預訓練模型的基礎上，針對特定任務調整模型參數和結構，從而提高模型在該任務上的表現。在微調過程中，可以使用數據增強、正則化、最佳化算法等技術。
優點。SFT的優點包括能夠快速針對不同任務進行微調，無需重新訓練整個模型，以及能夠利用海量文本數據進行訓練以獲得更好的性能。
缺點。SFT的缺點包括需要大量計算資源和時間進行微調，以及可能出現的過擬合問題。
常用方法。目前常用的SFT方法包括P-Tuning v2、LORA、QLoRA、凍結(Freeze)、全參數(full-parameter)等。