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大規模言語モデル(LLM)の学習は、計算コストとメモリ消費量が非常に大きいという課題があります。特に、Direct Preference Optimization (DPO)、Reward Modeling (RM)、Group Relative Policy Optimization (GRPO)といった学習方法では、その傾向が顕著です。