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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

Zenn / 4/5/2026

💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical UsageModels & Research
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Key Points

  • SFT（教師あり微調整）の限界を踏まえ、コードLLMに強化学習（RL）を適用することで生成品質を改善する考え方を提示しています。
  • RTX 4080上でUnsloth + TRLを用い、強化学習用の学習環境を構築する手順に焦点を当てています。
  • HumanEvalとMBPPのデータをGRPO向けに変換し、サンドボックス実行とテスト判定で報酬（reward）を設計する流れを説明しています。
  • GRPOの仕組みをPPO/DPOとの違いとして整理し、GRPOTrainerの実装コードを通して実装の要点を解説しています。
  • 実行フィードバックで1.5Bモデルを鍛える全記録として、理論から実装・運用までを一連で辿れる構成になっています。
Author
yuto[SEEDA]

LLMの挙動を実験で検証するエンジニア。論文ベースの仮説をローカルLLM（RTX 4080 + Ollama）で実際に叩いて確かめます。 *執筆補助にClaudeを使用、実験・検証・データ収集は筆者が実施 内容の検証は十分に行い、適宜GitHubにて公開してます

Topics
1500円で購入
公開
NEW
文章量
約35,254字
価格
1,500円

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