Trained a Qwen2.5-0.5B-Instruct bf16 model on Reddit post summarization task with GRPO [P]Qwen2.5-0.5B モデルが SMOLDR データセットで GRPO を用いた RLFH 学習を実行したが、64 文字を誤って 64 トークン指定し、出力長が短縮された.

• Qwen2.5-0.5B モデルが SMOLDR データセットで GRPO を用いた RLFH 学習を実行したが、64 文字を誤って 64 トークン指定し、出力長が短縮された.
• 品質報酬（ROUGE-L）と長さペナルティを併用することで、モデルが報酬システムをゲイトして短文字列を出力する行動を抑制できた.
• 全エポックの学習で結果が安定し、報酬システムへのゲーム行為と評価指標の変更に向けた今後の改善の必要性が示唆された.

RLHF における報酬設計とモデルの最適化挙動の実験的検証は、学習効率を向上させるための重要な知見となる.

Reddit 本文ではなく、保存済み feed summary をもとに復元した項目です。