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language: ko
license: apache-2.0
base_model: google/gemma-3-1b-it
tags:
- math
- korean
- rejection-sampling
- sft
- gemma
datasets:
- NotoriousH2/HRM8K
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# Gemma-3-1B-IT Math RS-SFT (Best Model)

SFT → Rejection Sampling → SFT 2단계 파이프라인으로 학습한 한국어 수학 모델. **최고 성능.**

## 성능

| Benchmark | Score |
|-----------|-------|
| HRM8K eval GSM8K (264문제, Korean) | **~46.6%** avg, **48.9%** best run |
| HRM8K eval MATH (577문제, Korean) | ~17% |

> ⚠️ temperature=0에서도 vLLM inference variance ±2-4%p 존재. 위 수치는 3회 평가 평균.

## 데이터 생성 파이프라인

### Stage 1: SFT 데이터 (교사 증류)
위 SFT 모델과 동일. GSM8K 7,473문제 → Qwen3-30B로 한국어 풀이 26,254개 생성.

### Stage 2: RS 데이터 (On-policy 샘플링)

#### RS 샘플링


#### RS 데이터 필터링


#### RS-SFT 학습 데이터 구성 (핵심!)


**Replay가 핵심**: RS 데이터만 사용하면 교사 풀이 패턴을 잊어 성능 하락 (catastrophic forgetting).

| Replay 비율 | GSM8K | 비고 |
|------------|-------|------|
| 0x (RS only) | 46.2% | forgetting |
| 2x | 46.6% | 부족 |
| 3x | 48.5% | 양호 |
| **5x** | **48.9%** | **최적** |
| max (전부) | 47.3% | RS 희석 |

### RS-SFT 학습 데이터 형식
SFT와 동일한 question/answer JSON. 차이점은 answer가 학생 모델(SFT)이 스스로 생성한 정답 풀이라는 것.

## 학습 설정

### Stage 1: SFT


### Stage 2: RS-SFT


## 재현 방법

INFO 03-19 14:53:13 [__init__.py:216] Automatically detected platform cuda.
(APIServer pid=3428638) INFO 03-19 14:53:19 [api_server.py:1839] vLLM API server version 0.11.0
(APIServer pid=3428638) INFO 03-19 14:53:19 [utils.py:233] non-default args: {'model_tag': './sft_model', 'model': './sft_model', 'dtype': 'bfloat16', 'max_model_len': 4096, 'gpu_memory_utilization': 0.85}
INFO 03-19 14:53:25 [__init__.py:216] Automatically detected platform cuda.
(APIServer pid=3428911) INFO 03-19 14:53:31 [api_server.py:1839] vLLM API server version 0.11.0
(APIServer pid=3428911) INFO 03-19 14:53:31 [utils.py:233] non-default args: {'model_tag': './rs_sft_model', 'model': './rs_sft_model', 'dtype': 'bfloat16', 'max_model_len': 4096, 'gpu_memory_utilization': 0.85}

## 실패한 접근들 (참고)
- Iterative RS (RS 모델 위에 다시 RS): 항상 퇴보
- DPO (10가지 시도): 모두 무효 (1B 모델 capacity 부족)
- GRPO (2가지 시도): base variance 범위 내
- 다른 교사 모델: 스타일 불일치로 대폭 하락

## 파일
- : Stage 1 SFT 학습
- : RS 샘플링 스크립트 (vLLM 서빙 필요)
- : Stage 2 RS-SFT 학습 (replay 포함)
- : HRM8K 평가