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language: ko
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license: apache-2.0
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base_model: google/gemma-3-1b-it
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tags:
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- math
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- korean
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- grpo
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- rl
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- gemma
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datasets:
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- NotoriousH2/HRM8K
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# Gemma-3-1B-IT Math GRPO
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SFT → RS-SFT → GRPO 3단계 파이프라인으로 학습한 한국어 수학 모델.
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## 성능
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| Benchmark | Score |
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|-----------|-------|
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| HRM8K eval GSM8K (264문제, Korean) | **~46.2%** |
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| HRM8K eval MATH (577문제, Korean) | ~16.5% |
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> ⚠️ GRPO는 base (RS-SFT, ~46.6%)대비 유의미한 개선 없음. 이미 SFT+RS-SFT로 최적화된 1B 모델에서 RL 추가 여지가 극히 제한적.
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## 데이터 & 학습 파이프라인
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### Stage 1-2: SFT → RS-SFT
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위 RS-SFT 모델과 동일. (SFT 교사 증류 → RS 샘플링 → RS-SFT with 5x replay)
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### Stage 3: GRPO
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#### Reward 함수
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#### 학습 데이터
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- **프롬프트만 필요** (GRPO는 학습 중 자체 생성)
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- GSM8K train 6,871개 unique 한국어 문제
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- 각 문제에 ground truth 답 포함 (reward 계산용)
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#### 학습 설정
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## DPO vs GRPO 비교 (실험 결과)
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### DPO 실패 분석 (10회)
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| 데이터 전략 | GSM8K | 분석 |
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|------------|-------|------|
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| 기존 방식 (shortest correct + longest incorrect) | 48.1% | 길이 편향만 학습 |
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| Length-matched (55자 차이) | 46.2% | 신호 없음 (DPO acc≈0.50) |
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| Teacher-chosen (30B 교사 풀이=chosen) | 47.3% | OOD 문제 |
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| Multi-pair (질문당 3쌍, 난이도 가중) | 46.6% | 양 증가도 무효 |
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| base 대비 | ±0-2%p | 모두 variance 범위 |
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**DPO 근본 문제**: 1B 모델이 정답/오답 풀이의 미묘한 차이를 내부적으로 구분할 capacity 부족.
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### GRPO 결과 (2회)
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| beta | steps | GSM8K | 비고 |
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|------|-------|-------|------|
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| 0.001 | 200 | 43.9% | format 퇴보 (boxed↓) |
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| 0.04 | 500 | 46.2% | base와 동일 수준 |
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## 환경
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- GPU: H100 NVL 95GB
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- Framework: trl 0.29.0, transformers 4.57.3, vllm 0.11.0
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- GRPO 학습: ~55분 (vLLM colocate 사용)
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## 재현 방법
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INFO 03-19 14:53:37 [__init__.py:216] Automatically detected platform cuda.
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[1;36m(APIServer pid=3429210)[0;0m INFO 03-19 14:53:43 [api_server.py:1839] vLLM API server version 0.11.0
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[1;36m(APIServer pid=3429210)[0;0m INFO 03-19 14:53:43 [utils.py:233] non-default args: {'model_tag': './grpo_model', 'model': './grpo_model', 'dtype': 'bfloat16', 'max_model_len': 4096, 'gpu_memory_utilization': 0.85}
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## 파일
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- : Stage 1 SFT
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- : RS 샘플링
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- : Stage 2 RS-SFT
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- : Stage 3 GRPO
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- : HRM8K 평가
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