İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

GRPO Nedir?

İngilizce: Group Relative Policy Optimization

Yayın: · Son güncelleme:

GRPO Nedir? Kısaca

GRPO (grup göreli politika optimizasyonu), aynı isteme üretilen birden fazla cevabın ödüllerini grup ortalamasıyla kıyaslayarak avantaj hesaplayan ve ayrı bir değer modeli gerektirmeyen pekiştirmeli öğrenme yöntemidir. Akıl yürütme modellerinin eğitiminde kullanılır.

GRPO nedir?
İçindekiler
  1. GRPO nedir?
  2. Hangi sorunu çözer?
  3. Nasıl çalışır?
  4. Avantajları ve sınırları

GRPO nedir?

GRPO, DeepSeek araştırmacılarının 2024'te matematiksel akıl yürütme üzerine yayımladığı DeepSeekMath çalışmasında tanıtılan bir pekiştirmeli öğrenme yöntemidir. PPO algoritmasının bir türevidir ve özellikle büyük dil modellerinin akıl yürütme becerilerini geliştirmek için tasarlanmıştır.

Hangi sorunu çözer?

PPO, her cevabın ne kadar iyi olduğunu tahmin etmek için politika modeline ek olarak ayrı bir değer modeli (critic) kullanır. Dil modellerinde bu değer modeli de genellikle büyük bir sinir ağıdır; eğitimi ve bellekte tutulması ciddi maliyet getirir. GRPO bu ek modeli ortadan kaldırır.

Nasıl çalışır?

  1. Model aynı soru için bir grup cevap üretir (ör. varsayımsal olarak 8 farklı cevap).
  2. Her cevap bir ödül fonksiyonuyla puanlanır. Matematik ya da kod gibi alanlarda bu, cevabın doğru olup olmadığını kontrol eden basit kurallar olabilir.
  3. Her cevabın avantajı, grup ortalamasına göre ne kadar iyi ya da kötü olduğuna bakılarak hesaplanır (genellikle standart sapmaya bölünerek ölçeklenir).
  4. Model, ortalamanın üzerindeki cevapları daha olası, altındakileri daha az olası hâle getirecek şekilde güncellenir. PPO'daki gibi kırpma ve referans modelden uzaklaşmayı sınırlayan bir ceza da kullanılır.

Avantajları ve sınırları

Avantaj Sınır
Ayrı değer modeli gerekmez, bellek tasarrufu sağlar Her soru için çok sayıda cevap üretmek hesaplama ister
Doğrulanabilir ödüllerle iyi çalışır Ödülün kolay tanımlanamadığı görevlerde zorlanır
Akıl yürütme becerisini geliştirmede etkili Ödül tasarımı hatalıysa model kestirme yollar öğrenebilir

GRPO, düşünce zinciri üreten akıl yürütme modellerinin eğitiminde yaygın biçimde kullanılmaya başlandı ve birçok açık kaynak eğitim kütüphanesinde hazır olarak sunuluyor.

Sıkça Sorulan Sorular

GRPO ile PPO arasındaki fark nedir?

PPO, avantajı tahmin etmek için ayrı bir değer modeli kullanır. GRPO ise aynı soruya üretilen cevapları birbiriyle kıyaslayarak avantajı grup ortalamasından hesaplar ve değer modeline ihtiyaç duymaz.

GRPO hangi görevlerde daha iyi çalışır?

Cevabın doğruluğunun otomatik olarak kontrol edilebildiği matematik, kodlama ve mantık gibi görevlerde özellikle etkilidir. Ödülün öznel olduğu görevlerde ayrıca bir ödül modeli gerekebilir.

İlgili terimler

PPO(Proximal Policy Optimization)PPO (Proximal Policy Optimization, yakınsal politika optimizasyonu), bir ajanın davranış politikasını her güncellemede eskisinden çok uzaklaşmayacak şekilde küçük ve kontrollü adımlarla iyileştiren pekiştirmeli öğrenme algoritmasıdır. RLHF ile dil modeli eğitiminde de kullanılır.DPO(Direct Preference Optimization)DPO (Direct Preference Optimization, doğrudan tercih optimizasyonu), dil modellerini insanların tercih ettiği cevaplara yaklaştırmak için ayrı bir ödül modeli eğitmeden ve pekiştirmeli öğrenme döngüsü kurmadan, tercih çiftleri üzerinde doğrudan eğiten bir hizalama yöntemidir.Pekiştirmeli Öğrenme(Reinforcement Learning)Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın bir ortamda eylemler yapıp ödül veya ceza alarak, uzun vadede toplam ödülü en yükseğe çıkaracak davranışı deneme yanılmayla öğrendiği makine öğrenmesi türüdür.Düşünce Zinciri(Chain of Thought)Düşünce zinciri (chain of thought), bir dil modelinin karmaşık bir soruyu cevaplamadan önce ara akıl yürütme adımlarını sırayla üretmesidir. Özellikle matematik, mantık ve çok adımlı problemlerde doğruluğu artırabilen bir yöntemdir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.Dil Tespiti(Language Detection)Dil tespiti (language detection), bir metnin ya da ses kaydının hangi dilde olduğunu otomatik olarak belirleyen doğal dil işleme görevidir. Çeviri, arama motorları ve içerik moderasyonu gibi pek çok sistemin ilk adımıdır.