Open Instruct は、SFT、DPO、GRPO の手法を用いた Tulu 3 のポストトレーニングに関するガイドを記述しています。また、検証可能な報酬による学習や、ベリファイアに基づく評価にも言及しています。

MarkTechPost の記述によると、提案されたプロセスは 16GB メモリのハードウェアでの実行を想定しており、大規模な分散インフラを必要としません。情報源はこれを、独自の大規模言語モデルポストトレーニングパイプラインを構築する手段として位置付けています。

このアプローチの実用性は、事例に基づく調整、選好に基づく調整、および検証可能な結果を単一のワークフローに統合しようとする試みに関連しています。ただし、利用可能なパッケージにはガイドの全文、結果の独立した確認、または実験の詳細は含まれていません。