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  <author_name>bwgift</author_name>
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  <blog_title>地平線まで行ってくる。</blog_title>
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    <anon>LLM</anon>
    <anon>Colaboratory</anon>
    <anon>Python</anon>
    <anon>自然言語処理</anon>
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  <description>LLMにGroup Relative Policy Optimization (GRPO)をLoRAと組み合わせて、GPUリソースが少なくても学習させることができる手法をUnslothさんが提案されていたので、ためしてみます。サンプルのColabモデルでベースモデルをSakanaAI/TinySwallow-1.5B-Instructにし、あとはデフォルトままです。小型でありながら日本語能力が高いモデルです。8BモデルだとColab L4環境で（おそらくメモリーの関係で）学習ができなかったので、1.5Bでトライしました。 生成結果は下記となりました。日本語が破綻するかなもと思ったのですが、問題…</description>
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  <published>2025-02-07 19:23:24</published>
  <title>UnslothのGRPO notebook（Colab）でTinySwallow-1.5B-Instructを学習させてみる。</title>
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