Unverified50% confidenceFactExact time
后训练阶段使用因果语言建模的SFT（监督微调），数据形态为应用了聊天模板的用户任务、可用工具集及来自环境的工具响应payload
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
9/17/2026
First Seen
Sources
Related Entities
Related Claims
UnverifiedSFT训练数据格式包含三个角色：system prompt、user（用户输入）和assistant（模型回复）79% similarUnverifiedFunction Calling能力需要在监督微调（SFT）阶段喂入高质量的工具调用对话数据才能获得78% similarUnverified各大公司开源的Instruct Model是经过SFT阶段后具备对话能力的版本74% similarUnverified工具调用的本质是模型通过SFT和RLHF学会按特定格式输出函数调用请求，真正的执行由外部运行时完成72% similarUnverified该工具提供Token用量查看功能，用户需自行配置对话模型和生图模型69% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/928819API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/928819MCP
get_claim(id=928819)