GRPO는 10배 효율적일 수 있습니까? Kwai AI의 SRPO는 SRPO에 찬성을 제안합니다 완벽가이드
GRPO는 10배 효율적일 수 있습니까? Kwai AI의 SRPO는 SRPO에 찬성을 제안합니다
인공지능/AI 전문 정보
OpenAI의 o1 시리즈와 DeepSeek-R1의 놀라운 성공은 정교한 추론 동작을 도출하고 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 크게 향상시키는 대규모 강화 학습(RL)의 힘을 명백히 보여주었습니다. 그러나 이러한 획기적인 추론 모델의 핵심 훈련 방법론은 종종 기술 보고서에 가려져 있습니다. 최근 커뮤니티의 노력은 주로 수학적 추론에 초점을 맞춰왔기 때문에 도메인 간 일반화 문제는 거의 탐구되지 않았습니다. 또한, 표준 GRPO(선호 최적화를 통한 강화 학습) 훈련은 성능 병목 현상, 비효율적인 샘플 활용, 혼합 도메인 데이터
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OpenAI의 o1 시리즈와 DeepSeek-R1의 놀라운 성공은 정교한 추론 동작을 도출하고 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 크게 향상시키는 대규모 강화 학습(RL)의 힘을 명백히 보여주었습니다. 그러나 이러한 획기적인 추론 모델의 핵심 훈련 방법론은 종종 기술 보고서에 가려져 있습니다
상세 분석
. 최근 커뮤니티의 노력은 주로 수학적 추론에 초점을 맞춰왔기 때문에 도메인 간 일반화 문제는 거의 탐구되지 않았습니다.
정리
또한, 표준 GRPO(선호 최적화를 통한 강화 학습) 훈련은 성능 병목 현상, 비효율적인 샘플 활용, 혼합 도메인 데이터 세트를 처리할 때 특수 추론 기술 육성의 어려움과 같은 일반적인 문제로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제로 인해 LLM에 대한 RL 방법의 효과적인 확장이 복잡해졌습니다
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