Nebius 发布指南：SFT、偏好调优、RL 与蒸馏四种适配开源模型

demian_ai · x · 2026-11-13

Nebius 发布新指南，介绍四种将开源权重模型适配到自有数据与工作流的方法：监督微调（SFT）、偏好调优、强化学习和蒸馏。指南说明了每种方法需要什么形式的反馈，以及如何在真实任务上验证适配后的模型是否满足质量、延迟与成本目标。文中还引用了 Revolut、Slingshot AI 等使用 Nebius 的团队案例，典型收益包括更准确的客户记录匹配、更可靠的工具调用，以及用更小模型降低服务成本同时保持质量。