[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/SFT (Supervised Fine-Tuning).md

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 last_reinforced: 2026-04-20
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 지도 미세 조정(Supervised Fine-Tuning, SFT)은 사전 학습된(Pre-trained) 모델이 특정 작업이나 대화 형식을 따르도록 인간이 작성한 데이터셋으로 추가 학습시키는 단계입니다.
 
 1.  **SFT의 역할**:
-    *   **Alignment (정렬)**: 모델이 단순히 문장을 이어 쓰는 것(Autocomplete)에서 벗어나, 질문에 대답하도록 행동 수정.
+    *   **[[Alignment]] (정렬)**: 모델이 단순히 문장을 이어 쓰는 것(Autocomplete)에서 벗어나, 질문에 대답하도록 행동 수정.
     *   **Style Transfer**: 특정 말투(친절한 상담원, 냉철한 전문가 등)나 서식을 학습.
     *   **Focusing**: 특정 분야(코딩, 법률 등)의 데이터 비중을 높여 해당 작업 숙련도 강화.
 2.  **데이터의 특징**: