# 用 100 步 GRPO 微调 350M 模型以改善结构化输出

- 原标题：Fine-tuning a 350M Model for Better Structured Outputs in 100 GRPO Steps
- 类型：教程
- 来源：Hugging Face
- 发布时间：2026-09-03
- 首次精选：2026-10-28 09:57
- 分级：值得看
- 原文链接：[https://huggingface.co/blog/grpo-with-trl-ifstruct](<https://huggingface.co/blog/grpo-with-trl-ifstruct>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_e6278c58b77c](<https://oplearnx.com/resources/pk_e6278c58b77c>)

## 摘要

文章给出一份完全公开、成本低廉的配方，用 TRL 库的 Group Relative Policy Optimization 微调 LFM2.5-350M，并在 IFStruct 基准上评估其结构化输出遵循能力。整个训练约 500 个样本、100 步，可在免费层级的 Colab 或 Kaggle GPU 上完成，代码已在 GitHub 公开；结果显示 IFStruct 基准成绩从 22.6% 提升到 29.7%。文中说明该训练流程不同于 IFStruct 博客中训练 RL 模型所用的流程，目标不是复现该基准分数。适合想在小模型上试验 RL 微调的读者。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）