解説
さらに詳しく解説
GRPO（Group Relative Policy Optimization）は、LLMのアライメント（人間の意図との整合）を効率的に行う学習手法です。DeepSeekなどの研究チームによって提案され、報酬モデルなしで直接最適化を行います。
GRPOの背景
従来のアライメント手法
| 手法 | 特徴 | 課題 |
|---|---|---|
| RLHF | 報酬モデル+強化学習 | 複雑、不安定 |
| DPO | 直接選好最適化 | 効率的だがさらに改善可能 |
GRPOの位置づけ
DPOをさらに発展させ、グループ単位での相対的な最適化を実現
GRPOの仕組み
基本的なアイデア
[複数の応答を生成]
↓
[グループ内で相対評価]
↓
[良い応答を強化、悪い応答を抑制]
↓
[ポリシー（モデル）を更新]従来手法との違い
| 項目 | RLHF | DPO | GRPO |
|---|---|---|---|
| 報酬モデル | 必要 | 不要 | 不要 |
| 比較方式 | ペア | ペア | グループ |
| 計算効率 | 低 | 高 | 非常に高 |
技術的な特徴
1. グループ相対評価
- 複数候補からの相対的な順位付け
- ペア比較より豊富な情報を活用
2. 報酬モデル不要
- 直接選好データから学習
- パイプラインの簡素化
3. 安定した学習
- 勾配の分散を低減
- 収束の安定性向上
DeepSeekでの活用
DeepSeek-V2/V3などのモデル開発で使用：
- 大規模モデルの効率的なアライメント
- 高品質な出力の実現
- コスト効率の改善
他の最適化手法との比較
実用上の意義
モデル開発者向け
- 学習パイプラインの簡素化
- 計算コストの削減
- 品質向上の効率化
エンドユーザー向け
- より高品質なモデル
- 低コストなサービス
研究動向
| トピック | 内容 |
|---|---|
| 効率化 | さらなる計算コスト削減 |
| スケーリング | 大規模モデルへの適用 |
| 自動化 | 人間のフィードバック最小化 |
今後の展望
- オープンソースLLMでの採用拡大
- 他のアライメント手法との組み合わせ
- より少ないデータでの効果的な学習
GRPOは、LLMの品質向上を効率的に行うための重要な技術として注目されています。
