人間の相互作用および情報交換の重要な媒体として、ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）は、大規模言語モデル（LLM）に特有の課題をもたらす。具体的には、多様なワークロード、急速に変化するルールやスラング、そして多言語・文化的に多様なコーパスによる顕著な分布シフトが挙げられる。教師あり微調整（SFT）はモデルの専門性を高められるが、特に小規模モデルでは「シーソーゲーム」現象——即ち、分布内性能の向上と分布外ロバスト性の間でトレードオフが生じる——を引き起こす傾向がある。こうした課題に対処するため、本研究では、急速かつ安定した適応を実現するための段階的で強化学習（RL）を優先する後学習パラダイムを採用した、SNS指向の大規模言語モデル「RedOne 2.0」を提案する。本パイプラインは以下の3段階から構成される。（1）選別されたSNSコーパス上で行う探索的学習：初期の整合性を確立し、体系的な弱みを特定する；（2）ターゲット微調整：診断されたギャップにのみSFTを適用しつつ、少量の汎用データを混ぜることで忘却を抑制する；（3）精練学習：SNS中心の信号を再び用いた強化学習を適用し、性能向上を定着させ、複数タスク間のトレードオフを調和する。3つのカテゴリにまたがるさまざまなタスクにおいて、本研究の4B規模モデルは7B規模の最適でないベースラインに対して平均で2.41の改善を達成した。さらに、RedOne 2.0はSFT中心の手法であるRedOneに比べ、必要なデータ量の半分以下でベースモデル比平均8.74の性能向上を達成しており、コンパクトなスケールでも優れたデータ効率性と安定性を示している。総合的に見て、RedOne 2.0はSNS環境におけるドメイン特化型LLMの競争力のある、コスト効率の高いベースラインを確立し、ロバスト性を損なうことなく性能を向上させることに貢献した。