TRL 기반 Gemma 4 Multimodal Fine-Tuning을 통한 도구 호출 최적화
Fine-Tuning Gemma 4 for Function Calling with TRL's New Multimodal Tool Support
Hugging Face TRL이 RapidFire AI를 통합해 LLM 파인튜닝 설정 비교 속도를 16~20배 단축
20x Faster TRL Fine-tuning with RapidFire AI
TRL이 Vision Language Model 정렬을 위해 Mixed Preference Optimization, Group Relative Policy Optimization, Group Sequence Policy Optimization 3가지 새로운 알고리즘을 추가하고 vLLM 통합으로 온라인 정렬 훈련 지원
Vision Language Model Alignment in TRL ⚡️
TRL이 vLLM을 분리된 서버 대신 같은 GPU에서 공동 실행하도록 변경해 GRPO 학습 중 유휴 GPU 시간 제거
No GPU left behind: Unlocking Efficiency with Co-located vLLM in TRL
Hugging Face TRL 라이브러리가 Vision Language Model을 위한 Direct Preference Optimization(DPO) 지원 추가로 AMBER 벤치마크에서 Idefics2 기준 환각 감소(85.8→85.9 정확도)
Preference Optimization for Vision Language Models
Hugging Face TRL 라이브러리가 DPO(Direct Preference Optimization)를 도입해 RLHF 파이프라인에서 보상 모델과 RL 최적화 단계를 제거하고 이진 교차 엔트로피 손실로 직접 최적화 가능하게 변경
Fine-tune Llama 2 with DPO