TRL을 활용한 LLM 포스트 트레이닝 코딩 가이드: 지도 미세조정부터 DPO와 GRPO 추론까지
A Coding Guide on LLM Post Training with TRL from Supervised Fine Tuning to DPO and GRPO Reasoning
TL;DR AI
1분핵심 요약
이 튜토리얼은 제한된 하드웨어에서 TRL로 작은 Qwen 모델을 포스트트레이닝하는 방법을 보여준다.
워크플로는 지도 미세조정, 보상 모델링, 직접 선호 최적화, GRPO를 모두 다룬다.
LoRA와 PEFT를 활용해 Google Colab T4에서도 효율적이고 저비용으로 학습할 수 있다.
이 글은 지시문, 선호, 검증 가능한 보상에 맞춰 언어 모델을 정렬하는 실용적 파이프라인을 강조한다.