O Group Relative Policy Optimization (GRPO) é uma técnica de aprendizado por reforço criada para aprimorar modelos de linguagem através da otimização de políticas com recompensas baseadas em grupos. Esta abordagem evolui o Proximal Policy Optimization (PPO) ao introduzir uma nova forma de cálculo de recompensas e atualizações de políticas, considerando o desempenho relativo das saídas geradas em agrupamentos.

Para realizar o fine-tuning do modelo SmolLM utilizando a técnica GRPO, diversas etapas são seguidas, incluindo a instalação de pacotes necessários, carregamento e teste do modelo base, definição de funções de recompensa, configuração do GRPO e treinamento do modelo com o dataset GSM8K, que contém uma coleção de questões matemáticas.

O treinamento do modelo envolve a aplicação de funções de recompensa que avaliam a qualidade da geração do modelo com base em critérios como a precisão da resposta e conformidade com o formato esperado. Além disso, o artigo apresenta um exemplo prático de como definir e treinar as funções de recompensa durante o processo.

1. Instalar pacotes necessários.

2. Carregar e testar o modelo base.

3. Definir funções de recompensa.

4. Configurar a configuração do GRPO.

5. Treinar o modelo.

6. Realizar inferência com o modelo ajustado.

O fine-tuning com GRPO resulta em modelos capazes de gerar respostas mais precisas e estruturadas em tarefas complexas. O artigo conclui com a perspectiva de que a abordagem GRPO pode ser aplicada a várias tarefas de linguagem, tornando-se uma ferramenta valiosa para o desenvolvimento de inteligência artificial mais robusta.

- Facilidade na definição de recompensas. - Melhora na qualidade das respostas geradas. - Flexibilidade para diferentes aplicações. - Potencial para avanços em inteligência artificial.

Com a técnica GRPO, a otimização de modelos de linguagem se torna mais intuitiva e poderosa. A abordagem não apenas eleva a qualidade das respostas, mas também abre caminhos para futuras inovações na área. Os leitores são encorajados a explorar as possibilidades oferecidas por GRPO em seus próprios projetos de aprendizado de máquina.

A aplicação do GRPO no fine-tuning do SmolLM destaca a evolução das técnicas de aprendizado de máquina para melhorar a qualidade da interação com modelos de linguagem. Os interessados em inteligência artificial podem se inscrever em nossa newsletter para ficar atualizados sobre novas práticas e inovações nesse campo dinâmico.

FONTES:

1. Hugging Face

2. Hugging Face

3. Hugging Face