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MarkTechPost • 23일 전
튜닉스 GRPO와 LoRA로 젬마-3 수학 추론 훈련하기
IMP 7/10
핵심 요약
구글의 오픈소스 모델인 젬마-3(Gemma-3)에 GRPO(그룹 상대 정책 최적화) 훈련 워크플로우를 적용하여 GSM8K 수학 문제를 단계적으로 풀도록 훈련하는 방법을 다룬 실용적인 가이드입니다. LoRA 어댑터를 결합해 훈련을 가볍게 유지하면서, 모델이 정해진 형식을 따르고 정답을 맞히도록 보상 함수를 설계하는 것이 핵심입니다. AI 모델의 수학적 구조화 추론 및 강화학습 기반 미세조정 파인튜닝 방법을 이해하는 데 중요한 레퍼런스가 될 수 있습니다.
번역된 본문
우리는 Gemma-3(젬마-3)가 GSM8K 수학 문제를 추론을 통해 해결하도록 가르치는 엔드투엔드 GRPO 훈련 워크플로우를 구축했습니다. 환경을 준비하고, 허깅페이스(Hugging Face) 인증을 완료한 뒤, Gemma-3를 불러와 예제 데이터를 '추론 및 정답' 프롬프트 형식으로 래핑했습니다. 그다음 형식 준수와 숫자 정확도를 평가하기 위한 보상 함수(reward function)를 정의하고, 훈련을 가볍게 유지하기 위해 LoRA(로라) 어댑터를 부착했습니다.
이후 베이스라인을 평가하고, 그룹 샘플링된 생성물(group-sampled generations)을 통해 정책을 개선하도록 GRPO를 실행하며, 선택적으로 병합된 모델을 내보내는 과정을 거쳤습니다. 'Tunix GRPO, LoRA Adapters, GSM8K Rewards를 활용한 구조화된 수학 추론을 위한 Gemma-3 훈련'이라는 제목의 이 포스트는 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
원문 보기 (영어)
We build an end-to-end GRPO training workflow that teaches Gemma-3 to reason through GSM8K math problems. We prepare the environment, authenticate with Hugging Face, load Gemma-3, and wrap examples into a reasoning-plus-answer prompt format. We define reward functions for format adherence and numeric correctness, then attach LoRA adapters to keep training lightweight. We evaluate a baseline, run GRPO to improve the policy through group-sampled generations, and optionally export the merged model.
The post Training Gemma-3 for Structured Mathematical Reasoning with Tunix GRPO, LoRA Adapters, and GSM8K Rewards appeared first on MarkTechPost.