ルーブリックに基づく主観的な判定を取り入れたGRPO学習
Zenn / 2026/3/27
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要点
- ルーブリック（採点基準）に基づく主観的評価を報酬としてGRPO学習に組み込み、モデルの振る舞いを人間の基準に近づける手法を扱っています。
- 客観的指標だけでは捉えにくい品質（望ましさ・適切さ等）を、ルーブリック評価という形で学習ループへ接続するのがポイントです。
- 主観評価を使うことで、タスク固有のゴール設定や人の嗜好反映を学習に取り込める一方、設計したルーブリックの妥当性が性能に直結します。
- GRPO（Group Relative Policy Optimization）の枠組みに評価を載せることで、相対比較の学習ダイナミクスと人間評価の整合を取りにいく構成になっています。
こんにちは。ELYZA Labチームの佐々木です。
以下の記事ではverlというフレームワークを用い、以下のようなカスタムした報酬関数を用いてGRPO学習を行うための手順を紹介しました。この報酬関数は簡単なルールベースとなっていましたが、これを用いることで確かに「指定した文字数に近い要約を出力する」といった目標に向かってGRPO学習が進むことが確認できました。
codeTARGET_LENGTH = 50
def compute_score(data_source, solution_str, ground_truth, extra_info):
"""
生成された文...
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