Hugging Face Blog·· 2026년 9월 3일AI 점수45
LFM2.5-350M를 100 GRPO 스텝으로 파인튜닝해 구조화 출력의 정확도를 개선
Fine-tuning a 350M Model for Better Structured Outputs in 100 GRPO Steps
AI 요약
LFM2.5-350M을 TRL의 Group Relative Policy Optimization(GRPO)으로 약 500개 샘플, 100스텝 학습해 IFStruct 벤치마크 점수를 22.6%에서 29.7%로 끌어올리는 절차를 공개했다. 학습은 무료 등급의 Colab과 Kaggle GPU에서 실행할 수 있으며, 노트북은 GitHub에서 공개되어 있다. 평가는 llama.cpp를 사용해 MacBook에서 로컬로 진행했고, 베이스라인은 22.6%로 IFStruct 공식 블로그가 보고한 21.1%에 가까운 결과였다.
출처: Hugging Face Blog · huggingface.co