大模型SFT数据质量重要性

在2026年的大模型训练语境下，SFT（监督微调）数据的质量绝对比数量更重要，高质量、高信噪比的数据能显著降低模型幻觉率并提升逻辑推理能力，而盲目堆砌数据量只会导致“垃圾进，垃圾出”的边际效应递减，随着大模型从“通用能力构建”转向“垂直领域深耕”，数据策略的核心逻辑已发生根本性逆转，过去追求TB级海量数据的粗放……