Algoritmus optimalizácie relatívnej politiky (GRPO) zohráva rozhodujúcu úlohu pri výcviku DeepSeek R1, čím sa zvyšuje jeho schopnosti zdôvodnenia prostredníctvom zjednodušeného prístupu k posilňovacím vzdelávaním (RL).
Prehľad GRPO
GRPO je nový algoritmus výučby posilnenia, ktorý modifikuje tradičné metódy, ako je optimalizácia proximálnej politiky (PPO), eliminovaním potreby modelu samostatného hodnoty, ktorý zjednodušuje proces tréningu a znižuje využitie pamäte. Namiesto toho, aby sa GRPO spoliehala na kritický model na vyhodnotenie výstupov, využíva štatistické porovnania medzi viacerými generovanými výstupmi na vyhodnotenie výkonnosti v porovnaní s priemermi skupiny [1] [3]. Táto metóda umožňuje modelu naučiť sa efektívnejšie zameraním sa skôr na skupinové výhody ako na hodnotenie individuálnych výstupov.
tréningový proces v Deepseek R1
V kontexte Deepseek R1 uľahčuje GRPO rozsiahle posilňovacie učenie bez potreby doladenia pod dohľadom. Model generuje pre každú výzvu viacero kandidátskych riešení a vypočíta odmeny na základe ich presnosti a dodržiavania špecifikovaných formátov. Tento systém odmeňovania založený na pravidlách zaisťuje, že proces odbornej prípravy je efektívny a škálovateľný [2] [4]. Neprítomnosť údajov pod dohľadom umožňuje Deepseek R1 autonómne rozvíjať schopnosti uvažovania prostredníctvom interakcie s jeho prostredím, čo vedie k inovatívnemu správaniu pri riešení problémov [6] [7].
Kľúčové výhody GRPO v Deepseek R1
- Eliminácia kritického modelu: odstránením kritika GRPO znižuje výpočtové náklady a zložitosť spojenú s udržiavaním dvoch samostatných neurónových sietí (herec a kritik), ktoré je typické v tradičných nastaveniach RL [3] [9].
- Výpočet odmeňovania založený na skupine: Algoritmus používa priemerný výkon skupiny výstupov ako základnú hodnotu pre výpočet výhod, ktoré lepšie zosúladí s povahou tréningu modelu odmeňovania, ktorý často zahŕňa viac výstupov pre jeden vstup [1] [5].
- Zlepšená účinnosť: Zjednodušený proces nielen zvyšuje účinnosť učenia, ale tiež umožňuje Deepseek R1 dosiahnuť výkon porovnateľný s väčšími modelmi, pričom je výrazne lacnejší trénovať a prevádzkovať [2] [6].
Stručne povedané, GRPO je neoddeliteľnou súčasťou tréningu Deepseek R1, čo mu umožňuje efektívne učiť sa zdôvodňovacie zručnosti prostredníctvom efektívnejšieho a škálovateľného výučbového rámca posilňovania. Táto inovačná situácia pozície Deepseek R1 ako konkurenčný model v zložitých uvažovacích úlohách, konkurujúce založené systémy AI a zároveň podporujú prístupnosť vo vývoji AI.
Citácie:[1] https://www.philschmid.de/deepseek-r1
[2] https://composio.dev/blog/notes-on-the-tewewdeepseek-r1/
[3] https://dev.to/aws/takeaways-from-the-deepseek-r1-model-2dli
[4] https://myedgettech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://aipapersAcademy.com/deepseek-r1/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionaling-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[7] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[8] https://arxiv.org/pdf/2402.03300.pdf
[9] https://dev.to/sayed_ali_alkamel/deepseek-r1-the-open-source-ai-hats-making-wave-on-a-budget-13ik