Supervised Fine-TuningからDPO/GRPOまで：TRLを使ったLLMポストトレーニングのコーディングガイド

MarkTechPost / 2026/5/2

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要点

TRL（Transformer Reinforcement Learning）ライブラリ・エコシステムを使った、LLMのポストトレーニング実践向けコーディングチュートリアルを紹介しています。
軽量なベースモデルから始め、まずSupervised Fine-Tuning（SFT）を段階的に適用する流れを解説しています。
その後、学習目的を整えるためにReward Modeling（RM）を扱い、選好最適化やグループ型最適化へ進みます。
Direct Preference Optimization（DPO）とGroup Relative Policy Optimization（GRPO）を用いた、推論ベースの学習手法の適用方法を説明しています。
SFTからDPO/GRPOまでを一つのガイドとして、LLMポストトレーニングの実践的な進め方をまとめています。

このチュートリアルでは、強力なTRL（Transformer Reinforcement Learning）ライブラリのエコシステムを使った、事後学習（ポストトレーニング）大型言語モデルの完全で実践的な旅を、手取り足取り順を追って解説します。まず軽量なベースモデルから始め、4つの重要な手法を段階的に適用していきます。具体的には、Supervised Fine-Tuning（SFT）、Reward Modeling（RM）、Direct Preference Optimization（DPO）、Group Relative Policy Optimization（GRPO）です。また、私たちは[…]

投稿 A Coding Guide on LLM Post Training with TRL from Supervised Fine Tuning to DPO and GRPO Reasoning は最初に MarkTechPost に掲載されました。