该微调方法主要提升模型的什么能力？
主要提升模型对结构化输出的格式与模式符合能力，使LFM2.5-350M在IFStruct基准上的通过率从22.6%提高到29.7%。
Fine-tuning a 350M Model for Better Structured Outputs in 100 GRPO Steps
（翻译）用100步GRPO微调350M模型以获得更好的结构化输出
资讯摘要
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
AI 摘要
本文介绍使用TRL库对LFM2.5-350M模型进行GRPO微调，结合约500条样本和100个训练步骤来提升结构化输出能力，在IFStruct基准上从22.6%提升至29.7%。内容涵盖LoRA配置、三项奖励函数的设计、训练参数、模型合并及GGUF转换评估流程。
AI 问答
训练中使用了哪些奖励函数？
使用了三个奖励函数：json_format_reward、field_count_reward和schema_validation_reward，权重分别为1.0、0.5和2.0。
运行这项微调需要多少资源？
大约使用500条训练样本和100个训练步骤，模型规模适合在免费版Colab或Kaggle GPU上运行。
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