Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Ағылшын
Арматуралық оқыту (RL) - бұл агент қоршаған ортамен өзара әрекеттесу, іс-әрекеттерді таңдау, сыйақы алу және уақыт өте келе жинақталған сыйақыны барынша арттыруға ұмтылу арқылы шешім қабылдауға Үйренетін жүйе. Негізгі компоненттерге агент, қоршаған орта, әрекеттер және сыйақылар кіреді. Мақсат — оңтайлы саясатты табу-ұзақ мерзімді сыйақыны барынша арттыратын әрекеттерді таңдау стратегиясы. Іс-әрекеттің құндылығын бағалауға негізделген әдістерден айырмашылығы, саясатты оңтайландыру әдістері күтілетін сыйақыны барынша арттыру үшін саясат параметрлерін тікелей реттейді. RL негіздерімен тереңірек танысу үшін кітапты қараңыз Sutton және Barto ' s Reinforcement Learning: An Introduction.
1. REINFORSE: градиент пионері
1992 жылы Рональд Дж. Уильямс ұсынған REINFORCE градиент саясатының алғашқы әдістерінің бірі болып табылады. Ол Монте-Карло әдістерін қолдана отырып, таңдамалы эпизодтар негізінде есептелген күтілетін сыйақы градиентіне сәйкес саясатты түзетеді. Қарапайым және интуитивті, REINFORCE шулы үлгілерге байланысты градиент ұпайларында жоғары дисперсиядан зардап шегеді, бұл тұрақсыз және баяу оқуға әкеледі, әсіресе қиын тапсырмаларда. Reinforcement Learning: An Introduction саясатының градиенттерін практикалық түсіндіру.
2. TRPO: шектеулер арқылы тұрақтылық
2015 жылы Шульман және оның авторлары әзірлеген Trust Region Policy Optimization (TRPO) "сенім аймағында"KL дивергенциясы арқылы саясатты жаңартуды шектеу арқылы тұрақсыздықты жояды. Бұл монотонды жақсартуды қамтамасыз етеді және тұрақтылықты арттырады, бұл оны күрделі орталар үшін тиімді етеді. Алайда, оның есептеу күрделілігі-екінші ретті жуықтауларға байланысты-оны үлкен модельдер үшін практикалық емес етеді. Толық ақпарат OpenAI ' s Spinning Up guide on TRPO сайтында қолжетімді.
3. PPO: қарапайымдылық және тиімділік
2017 жылы енгізілген Proximal Policy Optimization (PPO) саясаттың өзгеруін шектеу үшін жеңілдетілген суррогат мақсатымен TRPO тұрақтылық механизмдерін жеңілдетеді. PPO іске асыру оңай, есептеу тиімді және бірқатар тапсырмаларды жақсы орындайды. Дегенмен, оның қарапайымдылығы кейде күрделі сценарийлерде тұрақсыздыққа әкелуі мүмкін. Оның механикасын OpenAI ' s Spinning Up guide on PPO-да тексеріңіз.
4. GRPO: үлкен тілдік модельдерге арналған
DeepSeekMath-тің 2024 жылғы мақаласында ұсынылған Group Relative Policy Optimization (GRPO) PPO-ны үлкен тілдік модельдерді (LLM) дәл баптауға бейімдейді. GRPO ұқсас есептерді (мысалы, математикалық есептер) топтастыру үшін деректерді топтастыруды енгізеді және дәл және тұрақты жаңартуларды алу үшін осы топтардағы салыстырмалы артықшылықтарды есептейді. Ол жадты пайдалануды оңтайландыру үшін Value функциясын жояды, бұл миллиардтаған параметрлері бар модельдер үшін өте маңызды, бұл дисперсияны арттырады, артықшылықтарды бағалауды шулы етеді. GRPO мұны деректерді топтастыру және сыйақыны қалыпқа келтіру сияқты әдістер арқылы жояды.
5. Неліктен LLM үшін GRPO?
Үлкен тілдік модельдерді (LLM) дәл баптау үлкен есептеу ресурстарын басқару үшін алдын-ала дайындалған білім мен тиімділікті сақтау үшін тұрақтылықты қажет етеді. PPO кеңінен қолданылғанымен, оның біркелкі жаңартулары және мәндер функциясына тәуелділігі LLM үшін тиімсіз болуы мүмкін. Grpo деректерін топтастыру деректерді мақсатты түрде жаңартуға мүмкіндік береді, ал жадты оңтайландыру жаппай модельдерге сәйкес келеді. Алайда, мәндер функциясының жойылуына байланысты дисперсияның жоғарылауы Мұқият тұрақтандыру әдістерін қажет етеді.
Қорытындылар
REINFORCE тен GRPO ға көшу rl дің өсіп келе жатқан күрделілікке бейімделуін көрсетеді:
- REINFORCE: қарапайым, бірақ жоғары дисперсиямен.
- TRPO: тұрақты, бірақ көп есептеу шығындарын қажет етеді.
- PPO: мінсіз болмаса да, тиімді және жан-жақты.
- GRPO: деректерді топтастыруға және жадты оңтайландыруға мүмкіндік беретін, бірақ мұқият орнатуды қажет ететін LLM үшін мамандандырылған.
Әр әдіс өзінен бұрынғыларға тән нақты шектеулерді ескеріп, сонымен бірге жаңа компаға келуді ұсынды, ал GRPO мамандандырылған салаларда LLM-ді дәл баптаудың жеке шешімі болды. Бұл эволюция RL-дің тапсырмалар өскен сайын қарапайымдылық, тұрақтылық және масштабталу арасындағы тепе-теңдікке деген тұрақты ұмтылысын көрсетеді.
Reinforcement Learning (RL) is a framework where an agent learns to make decisions by interacting with an environment, selecting actions, receiving rewards, and aiming to maximize cumulative reward over time. Core components include the agent, environment, actions, and rewards. The goal is to discover an optimal policy—a strategy for choosing actions that maximizes long-term rewards. Unlike value-based methods that estimate action values, policy optimization methods directly adjust policy parameters to maximize expected rewards. For a deeper dive into RL fundamentals, see Sutton and Barto’s Reinforcement Learning: An Introduction.
1. REINFORCE: The Gradient Pioneer
REINFORCE, introduced by Ronald J. Williams in 1992, is one of the earliest policy gradient methods. It adjusts the policy by following the gradient of expected rewards, estimated from sampled episodes using Monte Carlo methods. Simple and intuitive, REINFORCE suffers from high variance in gradient estimates due to noisy samples, leading to unstable and slow learning, particularly in complex tasks. For a practical explanation of policy gradients, see OpenAI’s Spinning Up guide on Vanilla Policy Gradient.
2. TRPO: Stability Through Constraints
Trust Region Policy Optimization (TRPO), developed by Schulman et al. in 2015, tackles instability by constraining policy updates using KL-divergence within a "trust region." This ensures monotonic improvement and enhances stability, making it effective for complex environments. However, its computational complexity—due to second-order approximations—makes it impractical for large models. Details on implementation are available in OpenAI’s Spinning Up guide on TRPO.
3. PPO: Simplicity and Efficiency
Proximal Policy Optimization (PPO), introduced in 2017, simplifies TRPO’s stability mechanisms with a clipped surrogate objective to limit policy changes. PPO is easy to implement, computationally efficient, and performs well across a range of tasks. Yet, its simplicity can sometimes result in instability in sensitive scenarios. Explore its mechanics in OpenAI’s Spinning Up guide on PPO.
4. GRPO: Tailored for Large Language Models
Group Relative Policy Optimization (GRPO), presented in the 2024 DeepSeekMath paper, adapts PPO for fine-tuning large language models (LLMs). GRPO introduces data grouping to cluster similar tasks (e.g., math problems) and computes relative advantages within these groups for precise, stable updates. It removes the Value function to optimize memory usage—crucial for billion-parameter models—which increases variance by making advantage estimates noisier. GRPO mitigates this with data grouping and techniques like reward normalization.
5. Why GRPO for LLMs?
Fine-tuning large language models (LLMs) demands stability to preserve pre-trained knowledge and efficiency to manage vast computational resources. While PPO is widely used, its uniform updates and reliance on a Value function can be inefficient for LLMs. GRPO’s data grouping enables targeted updates, and its memory optimizations suit massive models. However, the increased variance from removing the Value function requires careful stabilization techniques.
Conclusions
The journey from REINFORCE to GRPO reflects RL’s adaptation to escalating complexity:
- REINFORCE: Simple but hampered by high variance.
- TRPO: Stable yet computationally intensive.
- PPO: Efficient and versatile, though not flawless.
- GRPO: Specialized for LLMs, leveraging data grouping and memory optimization, but requiring meticulous tuning.
Each method addressed specific limitations of its predecessors while introducing new trade-offs, with GRPO emerging as a tailored solution for fine-tuning LLMs in specialized domains. This evolution highlights RL’s ongoing pursuit of balance between simplicity, stability, and scalability as challenges grow.
Share
