Jakou roli hraje algoritmus optimalizace skupiny relativní politiky (GRPO) ve školení Deepseek R1

Přehled Grpo

GRPO je nový algoritmus učení zesílení, který modifikuje tradiční metody, jako je optimalizace proximální politiky (PPO), odstraněním potřeby samostatné hodnotové funkce modelu, který zjednodušuje proces tréninku a snižuje využití paměti. Místo toho, aby se spoléhal na kritický model pro vyhodnocení výstupů, GRPO využívá statistické srovnání mezi více generovanými výstupy k posouzení výkonu ve srovnání s průměry skupiny [1] [3]. Tato metoda umožňuje modelu efektivněji učit se zaměřením na skupinové výhody spíše než na jednotlivé hodnocení výstupu.

Proces tréninku v Deepseek R1

V souvislosti s Deepseek R1, GRPO usnadňuje rozsáhlé učení zesílení bez nutnosti jemného doladění pod dohledem. Model generuje více kandidátních řešení pro každou výzvu a vypočítává odměny na základě jejich přesnosti a dodržování určených formátů. Tento systém odměňování založený na pravidlech zajišťuje, že výcvikový proces je efektivní a škálovatelný [2] [4]. Absence dozorovaných údajů umožňuje Deepseek R1 autonomně rozvíjet schopnosti uvažování prostřednictvím interakce s prostředím, což vede k inovativnímu chování při řešení problémů [6] [7].

Klíčové výhody Grpo v Deepseek R1

- Eliminace modelu kritiky: GRPO odstraněním kritiky snižuje výpočetní náklady a složitost spojenou s udržováním dvou samostatných neuronových sítí (herec a kritiky), což je typické v tradičních nastaveních RL [3] [9].
- Výpočet odměn založených na skupině: Algoritmus používá průměrný výkon skupiny výstupů jako základní linii pro výpočet výhod, který lépe sladí s povahou tréninku modelu odměn, který často zahrnuje více výstupů pro jeden vstup [1] [5].
- Vylepšená účinnost: Zjednodušený proces nejen zvyšuje účinnost učení, ale také umožňuje Deepseek R1 dosáhnout výkonu srovnatelného s většími modely a zároveň je výrazně levnější trénovat a provozovat [2] [6].

Stručně řečeno, GRPO je nedílnou součástí tréninku Deepseek R1, což mu umožňuje efektivně učit se dovednosti v úvahu prostřednictvím efektivnějšího a škálovanějšího rámce učení. Tato inovace umístí Deepseek R1 jako konkurenční model ve složitých úkolech uvažování, soupeří s zavedenými systémy AI a zároveň podporuje dostupnost ve vývoji umělé inteligence.