Jaką rolę odgrywa algorytm grupy względnej optymalizacji polityki (GRPO) w szkoleniu Deepseek R1

Przegląd GRPO

GRPO to nowatorski algorytm uczenia się wzmocnienia, który modyfikuje tradycyjne metody, takie jak bliższa optymalizacja polityki (PPO), eliminując potrzebę oddzielnego modelu funkcji wartości, który upraszcza proces szkolenia i zmniejsza zużycie pamięci. Zamiast polegać na modelu krytycznym w celu oceny wyników, GRPO wykorzystuje porównania statystyczne między wieloma wygenerowanymi wynikami, aby ocenić wydajność w stosunku do średnich grup [1] [3]. Ta metoda pozwala modelowi uczyć się bardziej efektywnie, koncentrując się na zaletach grupowych, a nie indywidualnych ocenach wyjściowych.

Proces treningowy w Deepseek R1

W kontekście Deepseek R1 GRPO ułatwia naukę wzmocnienia na dużą skalę bez potrzeby nadzorowanego dostrajania. Model generuje wiele rozwiązań kandydujących dla każdej monitu i oblicza nagrody na podstawie ich dokładności i przestrzegania określonych formatów. Ten system nagród oparty na regułach zapewnia, że ​​proces szkolenia jest zarówno efektywny, jak i skalowalny [2] [4]. Brak nadzorowanych danych pozwala DeepSeek R1 na autonomiczne opracowanie możliwości rozumowania poprzez interakcję z jego środowiskiem, prowadząc do innowacyjnych zachowań rozwiązywania problemów [6] [7].

Kluczowe zalety GRPO w Deepseek R1

- Eliminacja modelu krytyki: Usuwając krytyka, GRPO zmniejsza koszty obliczeniowe i złożoność związane z utrzymaniem dwóch oddzielnych sieci neuronowych (aktor i krytyk), co jest typowe w tradycyjnych konfiguracjach RL [3] [9].
- Obliczenie nagrody oparte na grupie: Algorytm wykorzystuje średnią wydajność grupy wyjściowych jako linię bazową do obliczania zalet, lepiej dostosowując się do charakteru treningu modelu nagrody, który często obejmuje wiele wyjść dla pojedynczego wejścia [1] [5].
- Ulepszona wydajność: Usprawniony proces nie tylko zwiększa wydajność uczenia się, ale także pozwala DeepSeek R1 osiągnąć wydajność porównywalną z większymi modelami, a jednocześnie znacznie tańsze do szkolenia i obsługi [2] [6].

Podsumowując, GRPO jest integralną częścią szkolenia Deepseek R1, umożliwiając mu skuteczne uczenie się umiejętności rozumowania poprzez bardziej wydajne i skalowalne ramy uczenia się wzmocnienia. Ta innowacja pozycjonuje DeepSeek R1 jako konkurencyjny model w złożonych zadaniach rozumowania, rywalizując ustanowione systemy AI, jednocześnie promując dostępność w rozwoju sztucznej inteligencji.