本文讨论了纳米机器人在监督微调(SFT)中的应用,重点在于数据构造和模型训练过程。模型通过处理用户和助手消息学习生成合适的回复,并强调了在SFT阶段模型如何有效停止输出,提出了线性衰减的学习率策略以提高训练稳定性。
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