AI 요약관련 정보

• 어떤 LLM도 DeepSeek R1 스타일 추론기로 바꾸는 방법을 보여주는 튜토리얼입니다. 🚀
• GRPO(Group Relative Policy Optimization)를 사용하여 미세 조정하는 과정을 설명합니다. ⚙️
• Google Colab에서 무료로 실행 가능한 코드를 제공합니다. 💻
• 훈련 전후 모델의 출력 차이를 보여줍니다. (추론 과정 추가) 📊
• 다양한 보상 함수(정확성, 형식, XML 태그 존재 여부 등)를 사용하여 모델 학습을 유도합니다. 🏆
• GSM 8K 데이터셋을 재구성하여 사용합니다. 📚
• Hugging Face의 small LM (135M 파라미터)을 기본 모델로 사용했으나, 더 큰 모델을 사용하는 것이 좋을 수 있습니다. 💡
• 훈련 배치 크기, 학습률 등 하이퍼파라미터 조정의 중요성을 강조합니다. 🔄
• 실험 결과는 성공적이지 않았지만, 향후 개선 가능성을 제시합니다. 💡