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#強化学習#ファインチューニング#実装ノウハウ#コード生成#LLM最適化#VLM#AI駆動開発#vLLM#RL#LLM学習
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Zenn4月5日· 2分で読める上級🔥 注目

RTX 4080で挑む強化学習コードLLM — 実行フィードバックで1.5Bモデルを鍛える全記録

RTX 4080という一般的なGPUで1.5BのコードLLMを強化学習で鍛える手法を完全解説しています。SFTの限界を超えて、実行フィードバックを活用したGRPO(Group Relative Policy Optimization)の実装から、HumanEvalベンチマークでの改善効果測定まで、すべてが実装コード付きで学べます。失敗事例も含む実践的なナレッジで、ローカル環境でのLLM最適化に取り組むエンジニア必読です。

#強化学習#コード生成#ファインチューニング
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Zenn3月27日· 2分で読める上級🔥 注目

ルーブリックに基づく主観的な判定を取り入れたGRPO学習

ルールベースの判定が難しいタスクに対して、GRPO学習にVLMベースの主観的報酬関数を組み込む実装方法を紹介しています。スライド生成タスクを例に、HTML出力をスクリーンショット化して視覚的に評価する仕組みを構築。vLLMで報酬計算用VLMを分離し、学習ノードとの効率的な連携方法を実装コード付きで解説しており、マルチモーダルな実務タスクへの適用可能性を示しています。

#GRPO#VLM#ファインチューニング
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Zenn3月26日· 1分で読める中級🔥 注目

verlによる、カスタムした報酬関数を用いたGRPO学習

GRPOという強化学習手法でLLMを学習させるとき、実装ノウハウが整理されていない問題を解決します。ByteDance社のverlフレームワークを使い、カスタム報酬関数でGRPO学習を実装する方法を紹介。マルチGPU対応・高速rollout・柔軟なカスタマイズが可能な理由を解説し、文字数指定の要約タスクで動作検証した実装ガイドです。

#GRPO#強化学習#RL
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