Улучшение математического мышления в открытых языковых моделях с помощью метода групповой относительной политики оптимизации (GRPO)

 A Deep Dive into Group Relative Policy Optimization (GRPO) Method: Enhancing Mathematical Reasoning in Open Language Models

«`html

Групповая относительная оптимизация политики (GRPO): улучшение математического мышления в открытых языковых моделях

GRPO — новый метод обучения с подкреплением, представленный в статье DeepSeekMath. Он базируется на фреймворке Proximal Policy Optimization (PPO), разработанный для улучшения математических способностей и снижения потребления памяти. Этот метод предлагает несколько преимуществ, особенно подходящих для задач, требующих продвинутого математического рассуждения.

Внедрение GRPO

Реализация GRPO включает несколько ключевых этапов:

  • Генерация результатов: текущая политика генерирует множество результатов для каждого входного вопроса.
  • Оценка результатов: эти выводы затем оцениваются с использованием модели вознаграждения.
  • Вычисление преимуществ: средний балл этих вознаграждений используется в качестве базовой линии для вычисления преимуществ.
  • Обновление политики: политика обновляется с целью максимизации цели GRPO, включающей в себя преимущества и условие дивергенции KL.

Этот подход отличается от традиционного PPO тем, что он устраняет необходимость в модели функции ценности, тем самым уменьшая потребление памяти и вычислительную сложность. Вместо этого GRPO использует групповые баллы для оценки базовой линии, упрощая процесс обучения и требования к ресурсам.

Инсайты и преимущества GRPO

GRPO вводит несколько инновационных особенностей и преимуществ:

  • Упрощенный процесс обучения: за счет отказа от модели функции ценности и использования групповых баллов GRPO снижает сложность и потребление памяти, typoк которым обычно привязан PPO. Это делает процесс обучения более эффективным и масштабируемым.
  • Условие дивергенции KL в функции потерь: в отличие от других методов, добавляющих условие дивергенции KL к вознаграждению, GRPO интегрирует это условие непосредственно в функцию потерь. Это позволяет стабилизировать процесс обучения и улучшить производительность.
  • Улучшение производительности: GRPO продемонстрировал значительное улучшение производительности в математических бенчмарках. Например, он улучшил оценки GSM8K и набора данных MATH примерно на 5%, демонстрируя свою эффективность в улучшении математического рассуждения.

Сравнение с другими методами

GRPO имеет сходство с методом Rejection Sampling Fine-Tuning (RFT), но включает уникальные элементы, отличающие его от других методов. Одним из критических отличий является его итерационный подход к обучению моделей вознаграждения. Этот итерационный процесс помогает более эффективно настраивать модель, постоянно обновляя ее на основе последних выводов политики.

Применение и результаты

GRPO был применен к DeepSeekMath, модели языка, специфичной для области, разработанной для превосходства в математическом рассуждении. Данные обучения с подкреплением составляли 144 000 цепей мысли из набора данных, предварительно настроенного на контролируемую тонкую настройку. Модель вознаграждения, обученная с использованием процесса «Math-Shepherd», была важна для оценки и направления обновлений политики.

Результаты применения GRPO были многообещающими. DeepSeekMath значительно улучшился в задачах как в пределах, так и вне области во время обучения с подкреплением. Способность метода повысить производительность без использования отдельной модели функции ценности подчеркивает его потенциал для более широкого применения в сценариях обучения с подкреплением.

Заключение

Групповая относительная оптимизация политики (GRPO) значительно продвигает методы обучения с подкреплением, адаптированные для математического рассуждения. Его эффективное использование ресурсов, в сочетании с инновационными методиками вычисления преимуществ и интеграции условия дивергенции KL, позиционирует его как отличный инструмент для улучшения возможностей открытых языковых моделей. Как показано на примере его применения в DeepSeekMath, GRPO может перевести границы того, что могут достичь языковые модели в сложных структурированных задачах, таких как математика.

Источники:

  • https://arxiv.org/pdf/2312.08935
  • https://arxiv.org/pdf/2402.03300


«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Критические уязвимости безопасности в Протоколе Контекста Модели (MCP)

    Практические бизнес-решения для устранения уязвимостей MCP Модельный контекстный протокол (MCP) предлагает значительные преимущества, но также несет в себе риски безопасности. Вот как можно улучшить бизнес и реальную жизнь, устраняя эти уязвимости. 1. Устранение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 969e10ee 2e3d 4795 981a bb3a54b45014 0

    Улучшение эффективности поиска с помощью обучения с подкреплением в рамках SEM от Ant Group

    Оптимизация использования инструментов и эффективности рассуждений в ИИ Понимание проблемы Недавние разработки в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали их способность выполнять сложные задачи рассуждения и использовать внешние инструменты, такие как поисковые системы.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 1

    Улучшение принятия решений в бизнесе с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения Недавние достижения в области искусственного интеллекта открывают новые возможности для бизнеса. Вот как можно использовать их для улучшения бизнес-результатов: 1. Определение возможностей автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать с помощью ИИ,…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    Создание Интеллектуальной Системы Вопрос-Ответ на Основе AI

    Создание Эффективной Системы Вопрос-Ответ Эта инструкция описывает шаги по созданию мощной системы вопрос-ответ, используя комбинацию передовых технологий. Интеграция API Tavily Search, Chroma, Google Gemini LLM и фреймворка LangChain позволит компаниям улучшить взаимодействие с…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 1

    Оптимизация программной инженерии с помощью языковых моделей

    Оптимизация программной инженерии с помощью языковых моделей Введение в языковые модели Современные достижения в области языковых моделей (LM) показывают их потенциал для автоматизации сложных задач в различных областях, включая программную инженерию. Эти модели…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    AWS Strands Agents SDK: Упрощение разработки ИИ-агентов

    AWS Strands Agents SDK: Преобразование бизнеса с помощью ИИ Amazon Web Services (AWS) открыла доступ к Strands Agents SDK, который упрощает разработку ИИ-агентов. Это решение делает ИИ доступным для различных отраслей, позволяя разработчикам…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    LightLab: Революция в управлении освещением изображений с помощью ИИ

    Введение в LightLab: Новый метод ИИ для управления освещением изображений Исследователи Google в сотрудничестве с несколькими университетами разработали LightLab, передовой метод ИИ, который позволяет точно управлять освещением в изображениях. Это новшество решает проблемы…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    DeepSeek-V3: Революция в языковом моделировании с повышенной эффективностью

    Оптимизация языкового моделирования с помощью DeepSeek-AI Модели, такие как DeepSeek-V3, предлагают инновационные решения для повышения эффективности бизнеса. Вот как они могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь: Проблемы масштабирования языковых моделей Организации сталкиваются с…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Проблемы многоповоротных разговоров в ИИ: снижение производительности на 39%

    Понимание Проблем Использования Разговорного ИИ Разговорный ИИ, особенно большие языковые модели (LLMs), направлен на улучшение взаимодействия с пользователями. Однако, исследования показали значительное снижение эффективности—39%—при выполнении многоповоротных разговоров. Значение Контекста в Разговорах Разговорный ИИ…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    Windsurf представляет SWE-1: Инновационные AI модели для разработки программного обеспечения

    Практические бизнес-решения с использованием SWE-1 Модель SWE-1 от Windsurf предлагает ряд инновационных решений для оптимизации процессов разработки программного обеспечения. Эти решения могут значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, обеспечивая более эффективное взаимодействие и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 976ad3f5 ce78 4bd8 aa05 19f4de5f5730 2

    BLIP3-o: Новый Открытый Мультимодальный Модель от Salesforce AI

    Введение в мультимодальное моделирование Мультимодальное моделирование позволяет системам интерпретировать и генерировать контент, включая визуальные и текстовые элементы. Это улучшает взаимодействие с пользователями и создает более увлекательные впечатления. Преимущества внедрения BLIP3-o Модель BLIP3-o предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    OpenAI Codex: Революция в разработке программного обеспечения

    Внедрение Codex в бизнес-процессы OpenAI Codex представляет собой мощный инструмент, который может значительно улучшить процессы разработки программного обеспечения и повысить эффективность бизнеса. Вот практические решения, как использовать Codex для улучшения бизнес-результатов. Шаги по…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    LangGraph Multi-Agent Swarm: Библиотека для эффективных многопользовательских AI-систем

    Практические решения для бизнеса с использованием LangGraph Multi-Agent Swarm Введение LangGraph Multi-Agent Swarm — это библиотека Python для эффективного управления несколькими AI-агентами, работающими вместе как единое целое. Она предлагает решения для оптимизации бизнес-процессов,…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    DanceGRPO: Революция в Генеративном ИИ для Визуального Создания

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Рамочная структура DanceGRPO Введение в DanceGRPO Современные достижения в области генеративных моделей революционизировали создание визуального контента. Рамочная структура DanceGRPO сочетает эти достижения с человеческой обратной связью для улучшения…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Seed1.5-VL: Новая Эра Моделей Визуального и Текстового Понимания

    Практические бизнес-решения на основе Seed1.5-VL Как улучшить бизнес и реальную жизнь Seed1.5-VL предлагает множество возможностей для бизнеса, включая автоматизацию процессов, улучшение взаимодействия с клиентами и повышение эффективности анализа данных. Используя этот модель, компании…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 969e10ee 2e3d 4795 981a bb3a54b45014 0

    Рост использования AI в бизнесе: ключевые тренды 2025 года

    Практические бизнес-решения на основе тенденций генеративного ИИ 1. Внедрение ИИ-инструментов для кодирования Использование ИИ для автоматизации процессов кодирования может значительно повысить производительность разработчиков. Инструменты, такие как Lovable и Cursor, показывают, как ИИ может…

  • Itinai.com it company office background blured photography by b78d385e b261 4424 829c 8c380ea5040f 1

    Запуск AlphaEvolve: Инновационный AI-агент для разработки и оптимизации алгоритмов

    Революция в открытии алгоритмов с AlphaEvolve AlphaEvolve от Google DeepMind предлагает новые решения для автоматизации процесса открытия алгоритмов, что значительно улучшает бизнес-процессы и научные исследования. Практические бизнес-решения AlphaEvolve может: Сократить время на разработку…

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 2

    Запуск Arcana и Rimecaster: Открытые инструменты ИИ для голосовых приложений

    Практические решения для бизнеса на основе Voice AI Введение в эволюцию Voice AI Современные системы Voice AI становятся более естественными и адаптированными к человеческому общению. Модели, такие как Arcana и Rimecaster, предлагают новые…