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PT-11c: GRPO-RLVR sur Qwen3-1.7B/2B (cran au-dessus de 0.8B) — lead candidat etage GPU moyen #12653

Description

@jsboige

Enfant de #1454 (volet « RL / Post-training SOTA ») — créé sur mandat coordinateur (DM 2026-08-23T21:09Z). Grain unitaire ancré sur un gap mesuré, pas une umbrella.

Groundage (2026-08-23, firsthand)

La série GenAI/PostTraining/ (14 notebooks) couvre GRPO/RLVR sur Qwen3.5-0.8B QLoRA : PT-11a (Z3 CSP), PT-11b (SymPy + N-queens), PT-11b multi-seed (4 seeds × 100 steps, See #10289). Le cran modèle supérieur n'existe nulle part : aucun notebook GRPO-RLVR au-delà de 0.8B dans le dépôt (grep Qwen + 1.5B/1.7B/2B dans PostTraining/FineTuning : 0 hit sur un GRPO exécuté). Qwen2.5-1.5B-Instruct est en cache local ; Qwen3-1.7B / Qwen3.5-2B à télécharger.

C'est le lead candidat pour l'étage GPU moyen (#1454, ventilation 3 étages du 23/08) : un 1.7B-2B QLoRA + GRPO (policy + ref gelé pour KL, num_generations par prompt) est borderline sur 8 Go — à qualifier (tient / ne tient pas), pas à supposer. Si OOM sur RTX 3070 : routé po-2025/po-2026 (16 Go). Si ça tient : po-2024 le livre en PT-11c.

Livrable

PT_11c_grpo_qwen17_rlvr.ipynb (ou PT_11c_*_2b_* selon le modèle qualifié) : GRPO + RLVR sur le cran au-dessus de 0.8B, même infrastructure que PT-11b (verifier SymPy arithmétique, rewardspy en ligne si applicable), avec :

  1. Verdict mémoire mesuré (teneur 8 Go vs étage moyen) — pic VRAM, batch/generations réduit si besoin, comparé au 0.8B de PT-11b.
  2. Run réel ≥ 100 steps, courbe reward, comparaison honnête 0.8B vs 1.7B/2B à budget de steps égal (même verifier, même seed) — verdict BEATS/NO BEATS/INCONCLUDE si claim d'amélioration.
  3. Multi-seed ≥ 4 si « BEATS » est prononcé (conjonction edge ≥ 2σ ET DM dm_p_median < 0.05 sur perte mse/mae — cf pr-review-discipline §C).
  4. 3 exercices C.1, prose densité ≥ 1200, outputs réels committés (C.2).

Acceptance

  • Exec réelle (papermill log dans le body), 0 erreur volontaire.
  • Verdict mémoire : chiffres mesurés (pas « ça devrait tenir »).
  • Comparaison 0.8B vs cran supérieur avec verdict honnête documenté.
  • README PostTraining mis à jour (ligne PT-11c) dans la même PR.

Non-goals

  • Pas de nouveau verifier (réutiliser SymPy arithmétique de PT-11b).
  • Pas de mono-seed « BEATS » — passe par le gate §C complet.

Activity

  1. jsboige commented on Aug 23, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    @-

  2. jsboige commented on Aug 25, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    [CLAIMED] lane myia-po-2026:CoursIA-2 -- paths: MyIA.AI.Notebooks/GenAI/PostTraining/PT_11c_*.ipynb -- PT-11c GRPO-RLVR Qwen3-1.7B/2B cycle c.556.

    Multi-cycle. RTX 3080 Ti 16GB confirmé OK. Env Python: torch OK, peft/trl à installer. Qwen2.5-1.5B-Instruct en cache local; Qwen3-1.7B/2B à download.

    Acceptance : verdict mémoire mesuré 8Go vs 16Go, run ≥100 steps × 4 seeds, comparaison 0.8B vs 1.7B/2B honnête (verdict BEATS/NO BEATS/INCONCLUSIVE), 3 exos C.1, prose ≥1200, outputs réels (C.2), README mis à jour dans la même PR.

    Reine 2026-08-25T03:10Z

  3. jsboige commented on Aug 25, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    [RELEASED] lane myia-po-2026:CoursIA-2 — env CPU-only torch 2.13.0+cpu (cuda=False, 0 DLL CUDA), l'exécution training RLVR QLoRA 4-bit 1.7B/2B est intraitable >72h wallclock CPU. C.557 livrée structure (PR #12885). Run live c.558 escaladé ai-01 / po-2024. Verdict SOTA INTRINSIC documenté (6 axes, axe 5 retenu).

  4. added a commit that references this issue on Aug 26, 2026
  5. jsboige commented on Aug 27, 2026

    @jsboige
    OwnerAuthor

    [CLAIMED] lane myia-po-2024:CoursIA -- paths: MyIA.AI.Notebooks/GenAI/PostTraining/PT_11c_*.ipynb — run live escalade c.558 : je prends la tranche execution GPU (RTX 3070 8 Go, env coursia-ml-training : trl 1.9.2 + tf 5.15 + bnb 0.49, stack eprouvee PT-11/rlpt). Plan : DL Qwen3-1.7B/2B, 4 seeds x 100 steps par modele, verdict honnete BEATS/NO BEATS/INCONCLUSIVE vs PT-11b 0.8B, remplissage notebook + README + PR. Multi-cycle (runs ~2-2.5 h BG).

  6. added a commit that references this issue on Aug 28, 2026
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