Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GRPO) algoritması, Deepseek R1 eğitiminde kritik bir rol oynar ve akıcı bir takviye öğrenme (RL) yaklaşımı yoluyla akıl yürütme yeteneklerini artırır.
GRPO'ya Genel Bakış
GRPO, eğitim sürecini basitleştiren ve bellek kullanımını azaltan ayrı bir değer fonksiyon modeline olan ihtiyacı ortadan kaldırarak proksimal politika optimizasyonu (PPO) gibi geleneksel yöntemleri değiştiren yeni bir takviye öğrenme algoritmasıdır. GRPO, çıktıları değerlendirmek için bir eleştirmen modele güvenmek yerine, performansı grup ortalamalarına göre değerlendirmek için oluşturulan çoklu üretilen çıkışlar arasında istatistiksel karşılaştırmalar kullanır [1] [3]. Bu yöntem, modelin bireysel çıktı değerlendirmeleri yerine grup tabanlı avantajlara odaklanarak daha verimli bir şekilde öğrenmesini sağlar.
Deepseek R1'de Eğitim Süreci
Deepseek R1 bağlamında GRPO, denetimli ince ayarlamaya ihtiyaç duymadan büyük ölçekli takviye öğrenmeyi kolaylaştırır. Model, her bir bilgi istemi için birden fazla aday çözümü oluşturur ve ödülleri belirtilen formatlara doğruluk ve bağlılıklarına göre hesaplar. Bu kural tabanlı ödül sistemi, eğitim sürecinin hem kaynak tasarruflu hem de ölçeklenebilir olmasını sağlar [2] [4]. Denetlenen verilerin olmaması, Deepseek R1'in çevresi ile etkileşim yoluyla akıl yürütme yeteneklerini özerk bir şekilde geliştirmesine izin vererek yenilikçi problem çözme davranışlarına yol açar [6] [7].
Deepseek R1'de GRPO'nun temel avantajları
- Eleştirmen modelinin ortadan kaldırılması: Eleştirmeni kaldırarak GRPO, geleneksel RL kurulumlarında tipik olan iki ayrı sinir ağının (aktör ve eleştirmen) korunmasıyla ilişkili hesaplama maliyetlerini ve karmaşıklığı azaltır [3] [9].
- Grup tabanlı ödül hesaplaması: Algoritma, bir grup çıkışın ortalama performansını, avantajları hesaplamak için bir temel olarak kullanır, bu da tek bir giriş için genellikle birden fazla çıktı içeren ödül modeli eğitiminin doğası ile daha iyi hizalanır [1] [5].
- Geliştirilmiş verimlilik: Aerodinamik süreç sadece öğrenme verimliliğini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda Deepseek R1'in daha büyük modellerle karşılaştırılabilir performans elde etmesini sağlarken, eğitimi ve çalıştırılması önemli ölçüde daha ucuzdur [2] [6].
Özetle, GRPO, Deepseek R1'in eğitiminin ayrılmaz bir parçasıdır ve daha verimli ve ölçeklenebilir bir takviye öğrenme çerçevesi ile akıl yürütme becerilerini etkili bir şekilde öğrenmesini sağlar. Bu yenilik, Deepseek R1'i karmaşık akıl yürütme görevlerinde rekabetçi bir model olarak konumlandırıyor ve AI gelişiminde erişilebilirliği teşvik ederken yerleşik AI sistemlerine rakip.
Alıntılar:[1] https://www.philschmid.de/deepseek-r1
[2] https://composio.dev/blog/notes-the-newe-depseek-r1/
[3] https://dev.to/aws/takeaveys-from-the-depseek-r1-model-2dli
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://aipapersacademy.com/deepseek-r1/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-i-apen-source-weasoning-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-a-a-a-thats-waves-on-a-dget-13ik