Qwen 3の数学的推論能力をGRPOで強化する実践ガイド #1：環境セットアップとデータ準備

大型言語モデル（LLM）の推論力を向上させること Importance は、複雑なタスクに適用する上で重要です。この技術ガイドでは、OpenR1のMathデータセットを使ってQwen3 4B-Baseモデルを推論モデルに変換するための一般強化事前最適化（GRPO）手法に焦点を当て、実際に操作してみます。 本記事はシリーズの第1部として、ファインチューニング前の基本的な準備手順について説明します。具体的には、GRPOアルゴリズムの紹介、計算環境のセットアップ、Qwen3ベースモデルとトークナイザーのロード、目標のデータセット取得と前処理の必須ステップについて解説しています。これらを行很多事情によって、第2部で詳細説明する報酬モデルとファインチューニングのための下地を整えます。 目次 GRPOの概要 [第一部] 作業環境の設定 [第一部] モデルとトークナイザーのロード [第一部] データセットのロードと前処理 [第一部] 報酬関数の定義 [第二部] GRPOを通じて、Qwen3モデルの推論力を高めることで、より高度な問題解決能力を獲得できるようになります。これからシリーズを追って、それぞれの手順を丁寧に説明していくので、ぜひ参考にしてみてください。