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RLによる追加学習でQwen3.8‑27BのThinkingBox成功率が向上

オフライン方策に基づく学習を50ステップ行った結果、507タスクのThinkingBox‑Benchで、20回すべて正解したタスク数が38から107に増えた。

短信著者: Oossa公開日: 1 分で読める

MicrosoftとHugging Faceは、ThinkingBox‑TrainingのコードをGitHubで公開した。データベースの状態確認に基づく報酬を使い、Qwen3.8‑27Bモデルを追加学習した。GRPOを50ステップ実行したところ、pass@1は51.70%から60.78%に上昇し、20回の試行すべてで正解したタスク数は38(7.5%)から107(21.1%)に増えた。一方で、少なくとも1回は正解したタスクの割合はわずかに低下した。

なぜ重要か

データベースを確実に更新する必要がある企業にとって、追加学習後のモデルはタスクを毎回正しく完了する可能性が約3倍高い。

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