SFT（Structured Fine-Tuning）是一种模型优化技术，它通过在预训练的语言模型上进行有针对性的微调，以适应特定任务或领域。SFT可以提高性能的原因有几个：
领域自适应：预训练的语言模型通常在大规模通用语料库上进行训练，而SFT可以通过在特定领域的数据上微调模型，使其更好地适应该领域的特定模式、术语和上下文。这种领域自适应可以提高模型在特定任务或领域中的性能。
数据增强：SFT通常会使用特定任务或领域的数据来微调模型，这种数据增强可以丰富模型的训练数据，提供更多的样本和多样性，有助于改善模型的泛化能力和性能。
参数调整：SFT允许对模型进行参数微调，以优化模型在特定任务上的表现。通过微调模型的参数，可以更好地适应任务的要求，提高性能。
RLHF（Reward Learning from Human Feedback）是一种使用人类反馈进行强化学习的技术。尽管RLHF可以在某些情况下提供性能改进，但它也可能对性能产生负面影响的原因包括：
人类反馈的限制：RLHF依赖于人类提供的反馈信号来指导模型的学习。然而，人类反馈可能存在主观性、不一致性和有限性的问题。人类的主观判断和个体差异可能会导致训练出的模型在特定任务上的性能不稳定或低效。
人类反馈的代价：收集和利用人类反馈可能需要大量的时间、人力和资源。人类标注大规模数据集或提供反馈的过程可能会成为瓶颈，限制了RLHF的应用范围和效率。
环境差异：人类反馈通常是在特定环境下给出的，而这个环境可能与模型在实际应用中所面临的环境存在差异。这种环境差异可能导致模型在实际应用中的性能与在训练时根据人类反馈所表现的性能不一致。