グループ相対ポリシー最適化（GRPO）アルゴリズムがDeepSeek R1のトレーニングでどのような役割を果たしますか

GRPOの概要

GRPOは、別のバリュー関数モデルの必要性を排除することにより、近位ポリシー最適化（PPO）などの従来の方法を変更する新しい強化学習アルゴリズムであり、トレーニングプロセスを簡素化し、メモリの使用量を削減します。批評家モデルに依存して出力を評価する代わりに、GRPOは複数の生成された出力間の統計的比較を利用して、グループ平均と比較してパフォーマンスを評価します[1] [3]。この方法により、個々の出力評価ではなく、グループベースの利点に焦点を当てることにより、モデルはより効率的に学習できます。

Deepseek R1のトレーニングプロセス

DeepSeek R1のコンテキストでは、GRPOは監視された微調整を必要とせずに大規模な補強学習を促進します。このモデルは、各プロンプトに対して複数の候補ソリューションを生成し、特定の形式の精度と順守に基づいて報酬を計算します。このルールベースの報酬システムにより、トレーニングプロセスがリソース効率が高く、スケーラブルであることが保証されます[2] [4]。監視されたデータがないため、DeepSeek R1は環境との相互作用を通じて推論機能を自律的に開発し、革新的な問題解決行動につながります[6] [7]。

Deepseek R1のGRPOの重要な利点

- 批評家モデルの排除：批評家を削除することにより、GRPOは、従来のRLセットアップで典型的な2つの別個のニューラルネットワーク（俳優と批評家）の維持に関連する計算コストと複雑さを削減します[3] [9]。
- グループベースの報酬計算：アルゴリズムは、出力グループの平均パフォーマンスを、利点を計算するためのベースラインとして使用し、単一の入力の複数の出力を伴う報酬モデルトレーニングの性質とより適切に調整します[1] [5]。
- 効率の向上：合理化されたプロセスは、学習効率を向上させるだけでなく、DeepSeek R1がより大きなモデルに匹敵するパフォーマンスを実現しながら、トレーニングと操作を大幅に安くすることを可能にします[2] [6]。

要約すると、GRPOはDeepSeek R1のトレーニングに不可欠であり、より効率的でスケーラブルな強化学習フレームワークを通じて推論スキルを効果的に学習できるようにします。このイノベーションは、DeepSeek R1を複雑な推論タスクの競争モデルとして位置づけ、AI開発におけるアクセシビリティを促進しながら、確立されたAIシステムに匹敵します。