研究团队提出了Sa-sft方法，通过让大语言模型在微调前自我生成复习材料，解决了灾难性遗忘问题。该方法无需外部数据，有效保持模型的通用知识，并提升特定任务的表现。实验结果表明，Sa-sft在多个场景中表现优异，验证了风格对齐的重要性。