Как работает технология GRPO в глубоких языковых моделях?

GRPO (Group Relative Policy Optimization) — это метод обучения с подкреплением, который используется для тонкой настройки языковых моделей (LLM). dzen.ru

Работа GRPO включает несколько шагов: www.marktechpost.com

1. Генерация ответов. www.marktechpost.com Текущая политика генерирует несколько ответов на каждый входной вопрос. www.marktechpost.com
2. Оценка ответов. www.marktechpost.com Ответы оцениваются с помощью модели награды. www.marktechpost.com
3. Вычисление преимуществ. www.marktechpost.com Среднее значение наград используется в качестве базового уровня для вычисления преимуществ. www.marktechpost.com www.adaline.ai
4. Обновление политики. www.marktechpost.com Политика обновляется, чтобы максимизировать цель GRPO, которая включает преимущества и термин KL-дивергенции. www.marktechpost.com

Некоторые особенности работы GRPO:

• Упрощённый процесс обучения. www.marktechpost.com GRPO снижает сложность и объём используемой памяти, что делает обучение более эффективным и масштабируемым. www.marktechpost.com
• Термин KL в функции потерь. www.marktechpost.com В отличие от других методов, которые добавляют термин KL-дивергенции к награде, GRPO интегрирует этот термин непосредственно в функцию потерь. www.marktechpost.com
• Улучшение производительности. www.marktechpost.com GRPO продемонстрировал значительные улучшения производительности в математических задачах. www.marktechpost.com

GRPO позволяет оптимизировать политики относительно групп похожих контекстов или обращений, что делает обучение более ориентированным на контекст и повышает эффективность политики. www.analyticsvidhya.com