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@@ -103,6 +103,19 @@ By guiding generation through specific topics, I built a synthetic dataset of 30
 
 #### Supervised Fine-Tuning
 
-![Training Loss](./path/to/sft_training_loss_plot.png)
+Il dataset di esempi annotati è stato diviso in train e validation (0.8 0.2), ed è stato usato per fare full fine-tuning al modello.
+
+Sono state effettuate 10 epoche di addestramento. 
+
+Gli iperparametri rilevanti sono stati:
+- batch size = 4
+- gradient accumulation steps = 4
+- learning rate = 2e-5
+- lr scheduler type = cosine
+- weight decay = 0.01
+
+![Training Loss](./path/to/sft_train_loss_plot.png)
+
+![Evaluation Loss](./path/to/sft_eval_loss_plot.png)