열린 문제를 해결하는 LLM을 미세 조정하는 방법에 대한 논의입니다.
이 글에서는 열린 수학 문제를 해결할 수 있는 LLM 개발을 위한 미세 조정 방법에 대해 논의합니다. RLVR 방식이 보상 신호로서 충분하지 않으며, SFT가 무의미하다는 점을 언급합니다. 또한, GRPO/PPO 방법이 적절한 보상 함수를 가지지 않는 문제를 지적하며, 대안적인 미세 조정 접근법에 대한 질문을 제기합니다. 데이터로는 MathNet 데이터셋을 사용할 예정입니다.
Discussion on fine-tuning an LLM to solve open-ended problems.
This article discusses how to develop an LLM capable of solving open-ended math problems. It points out that RLVR alone is not sufficient as a reward signal, and SFT is ineffective in this scenario. The author also mentions that GRPO/PPO methods lack an appropriate reward function and seeks alternative fine-tuning approaches. The MathNet dataset will be used for training.