Praxisguide: LLM Post-Training mit TRL – von SFT über DPO bis GRPO
Der MarkTechPost-Artikel ist ein praktisch orientierter Coding-Guide, der den gesamten Post-Training-Workflow für Large Language Models mit der TRL-Bibliothek (Transformer Reinforcement Learning) von Hugging Face abdeckt. Ausgangspunkt ist ein leichtgewichtiges Basismodell, auf das nacheinander vier Methoden angewendet werden: Supervised Fine-Tuning (SFT) zum Anpassen auf Aufgaben-spezifische Daten, Reward Modeling (RM) zum Trainieren eines Bewertungsmodells für menschliche Präferenzen, Direct Preference Optimization (DPO) als RLHF-Alternative ohne separaten Reward-Trainer sowie Group Relative Policy Optimization (GRPO) für komplexere Reasoning-Aufgaben. Das Tutorial richtet sich an ML-Praktizierende, die über Standard-Fine-Tuning hinausgehen wollen, und bietet lauffähigen Code für jeden der vier Schritte. TRL hat sich als De-facto-Bibliothek für RLHF- und Alignment-Experimente im Hugging-Face-Ökosystem etabliert, was den Guide für Entwickler besonders relevant macht, die eigene Alignment-Pipelines aufbauen möchten.
- TRL (Transformer Reinforcement Learning) ist die verwendete Kernbibliothek – Teil des Hugging-Face-Ökosystems.
- Vier Techniken werden sequenziell behandelt: SFT → Reward Modeling → DPO → GRPO.
- GRPO (Group Relative Policy Optimization) wird explizit für Reasoning-Aufgaben eingesetzt.
- DPO wird als Alternative zu klassischem RLHF ohne separaten Reward-Trainer positioniert.
- Der Guide startet bewusst mit einem leichtgewichtigen Basismodell, um die Einstiegshürde niedrig zu halten.
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