그룹 상대 정책 최적화 (GRPO) 알고리즘은 DeepSeek R1의 교육에서 어떤 역할을합니까?

GRPO 개요

GRPO는 별도의 값 함수 모델에 대한 필요성을 제거하여 PPO (Proximal Policy Optimization)와 같은 기존의 방법을 수정하는 새로운 강화 학습 알고리즘으로 교육 프로세스를 단순화하고 메모리 사용량을 줄입니다. GRPO는 출력을 평가하기 위해 비평가 모델에 의존하는 대신 그룹 평균에 비해 성능을 평가하기 위해 여러 생성 된 출력 간의 통계적 비교를 사용합니다 [1] [3]. 이 방법을 사용하면 모델이 개별 출력 평가보다는 그룹 기반 장점에 중점을 두어보다 효율적으로 배울 수 있습니다.

DeepSeek R1의 훈련 과정

DeepSeek R1의 맥락에서 GRPO는 감독 된 미세 조정이 필요없이 대규모 강화 학습을 용이하게합니다. 이 모델은 각 프롬프트에 대한 여러 후보 솔루션을 생성하고 지정된 형식에 대한 정확성과 준수에 따라 보상을 계산합니다. 이 규칙 기반 보상 시스템은 교육 프로세스가 자원 효율적이고 확장 가능하도록 보장합니다 [2] [4]. 감독 된 데이터가 없기 때문에 DeepSeek R1은 환경과의 상호 작용을 통해 자율적으로 추론 능력을 개발하여 혁신적인 문제 해결 행동을 초래할 수 있습니다 [6] [7].

DeepSeek R1에서 GRPO의 주요 장점

- 비평가 모델의 제거 : 비평가를 제거함으로써 GRPO는 전통적인 RL 설정에서 일반적 인 두 개의 별도의 신경망 (Actor and Critic)을 유지하는 것과 관련된 계산 비용과 복잡성을 줄입니다 [3] [9].
- 그룹 기반 보상 계산 : 알고리즘은 출력 그룹의 평균 성능을 이점을 계산하기위한 기준으로 사용하며, 단일 입력에 대한 여러 출력과 관련된 보상 모델 교육의 특성과 더 잘 맞습니다 [1] [5].
- 효율성 향상 : 간소화 된 프로세스는 학습 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 DeepSeek R1이 더 큰 모델과 비교할 수있는 성능을 달성하면서 훈련 및 운영을 상당히 저렴하게 수행 할 수 있습니다 [2] [6].

요약하면, GRPO는 DeepSeek R1의 교육에 필수적이며보다 효율적이고 확장 가능한 강화 학습 프레임 워크를 통해 추론 기술을 효과적으로 학습 할 수 있습니다. 이 혁신은 DeepSeek R1을 복잡한 추론 작업의 경쟁 모델로 위치시켜 AI 개발에 대한 AI 시스템을 확립하면서 AI 개발에 대한 접근성을 촉진합니다.