ポストトレーニング・パイプラインの構築：SFT、報酬モデル、PPOの実装ガイド

概要

ChatGPTスタイルのモデル構築に不可欠なポストトレーニングの3段階（SFT、報酬モデル、PPO）を、具体的なライブラリとコードを用いて実装レベルで解説するガイド。

詳細内容

ChatGPTの基盤となった「InstructGPT」のパイプラインを個人や小規模チームで再現するための実践的なチュートリアルです。まず、torchtuneを使用してQwen2.5-1.5BモデルにSFT（教師あり微調整）を施し、対話能力の基礎を構築します。次に、TRLのRewardTrainerを用いて人間の好みを学習する報酬モデルを訓練します。最後に、ByteDanceが開発した分散強化学習フレームワーク「verl」を使用し、PPO（近接方策最適化）によってモデルの出力を報酬モデルに最適化させる手順を詳述しています。各ステップにおける学習率の選定、KLペナルティの役割、データの重要性など、単なるコードの紹介に留まらない実戦的なチューニングのヒントが網羅されています。

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