Training Gemma-3 for Structured Mathematical Reasoning with Tunix GRPO, LoRA Adapters, and GSM8K Rewards

📌 【實作教學】結合 GRPO 與 LoRA 強化 Gemma-3 的結構化數學推理能力

TL;DR：利用 Tunix 與 GRPO 框架，透過自定義獎勵函式與 LoRA 輕量化微調，提升 Gemma-3 解決 GSM8K 數學問題的推理品質。

當 LLM 處理數學問題時，最困難的不是得出答案，而是如何讓模型「一步步思考」且「格式正確」。如果模型只給答案而不給過程，我們無法除錯；如果過程混亂，答案準確率也會下降。

🤔 用結構化標籤強制模型進行推理

為了讓 Gemma-3 具備結構化推理能力，此實作將提示詞（prompt）格式化，要求模型必須將思考過程放在 reasoning 標籤內，而最終的數值答案則必須放在 answer 標籤中。這種設計強制模型在輸出答案前先進行邏輯推演。

🧩 輕量化訓練架構：GRPO + LoRA

為了讓訓練過程能執行在單一加速器（single-accelerator）環境中，該工作流採取了以下技術組合：

• GRPO (Group Relative Policy Optimization)：透過群組取樣（group-sampled generations）來最佳化策略，讓模型在多個生成結果中學習更好的推理路徑。
• LoRA Adapters：不更新模型全量引數，僅訓練 LoRA 介面卡權重，大幅降低記憶體需求。
• 技術棧：基於 JAX、Flax、Tunix 與 Qwix 構建，並利用 TensorFlow 處理部分資料，同時確保 TensorFlow 不會佔用加速器資源，將算力完全留給 JAX。

📊 多維度獎勵函式（Reward Functions）

模型能否進步，取決於獎勵函式提供的反饋品質。此流程定義了多組訊號來評估生成結果：

• 格式一致性：檢查是否嚴格遵守標籤格式。
• 標籤使用情況：評估標籤使用的近似程度。
• 答案正確性：對比最終數值是否與 GSM8K 的標準答案一致。
• 後備數值提取：在格式不完美時，嘗試提取數值以提供基礎的反饋。

🎯 實務啟示

對於希望在有限算力下提升模型推理能力的工程師，這套流程提供了兩個關鍵啟示：首先，透過「格式獎勵」與「正確性獎勵」的組合，可以有效引導模型產生結構化思考；其次，GRPO 搭配 LoRA 的組合證明瞭在單一 GPU/TPU 上執行強化學習（RL）的可行性，無需龐大的運算叢集即可最佳化特定任務的推理邏輯。

🔗 來源

• 標題：Training Gemma-3 for Structured Mathematical Reasoning with Tunix GRPO, LoRA Adapters, and GSM8K Rewards
• 作者／機構：Sana Hassan
• 連結：https://www.marktechpost.com/2026/07/05/training-gemma-3-for-structured-mathematical-reasoning-with-tunix-grpo-lora-adapters-and-gsm8k-rewards/

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