چگونه الگوریتم GRPO گلوگاه حافظه را در آموزش استدلال هوش مصنوعی از بین می‌برد

گام حیاتی در آموزش استدلال به یک مدل زبانی بزرگ، «تخمین مزیت» (advantage estimation) است؛ یعنی لحظه‌ای که سیستم به یک پاسخ تولیدشده نگاه می‌کند و دقیقاً محاسبه می‌کند که چقدر بهتر یا بدتر از حد انتظار است. سال‌هاست که این مرحله به یک شبکه عصبی ثانویه و عظیم به نام «مدل ارزش» (value model) نیاز داشت تا به عنوان یک منتقد عمل کند و هر توکنی را که مدل اصلی تولید می‌کند، قضاوت کند.

از آنجا که این مدل منتقد اغلب هم‌اندازه مدل اصلی است، عملاً حافظه مورد نیاز برای آموزش سیستم را دو برابر می‌کند و یادگیری تقویتی پیشرفته را پشت درهای بسته آزمایشگاه‌هایی با هزاران پردازنده گرافیکی (GPU) محبوس نگه می‌دارد.[3][4]

الگوریتم «بهینه‌سازی خط‌مشی نسبی گروهی» یا به اختصار GRPO، با تغییر نحوه سنجش موفقیت توسط مدل، این گلوگاه را به طور کامل دور می‌زند. به جای تکیه بر یک منتقد مجزا برای پیش‌بینی یک امتیاز مطلق برای یک پاسخ واحد، GRPO مدل را وادار می‌کند تا گروهی از پاسخ‌های مختلف - معمولاً ۴ تا ۱۶ پاسخ - را برای یک پرامپت یکسان تولید کند.

سپس همه آن‌ها را با استفاده از یک تابع پاداش سبک یا یک قانون قطعی امتیازدهی می‌کند؛ مانند بررسی اینکه آیا یک اثبات ریاضی به عدد نهایی درستی می‌رسد یا خیر. همان‌طور که پژوهشگران DataCamp اشاره می‌کنند، این تکنیک «نیازی به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده ندارد، بلکه تنها به ابزاری برای تأیید صحت و مرتب‌سازی پاسخ‌ها بر اساس آن نیازمند است» [2].[2]

پس از امتیازدهی به گروه پاسخ‌ها، GRPO آن امتیازات را نسبت به یکدیگر نرمال‌سازی می‌کند. این الگوریتم میانگین امتیاز گروه را محاسبه کرده و به پاسخ‌هایی که بالاتر از میانگین هستند، یک مزیت مثبت اختصاص می‌دهد، در حالی که پاسخ‌های پایین‌تر از آن را جریمه می‌کند.

با مقایسه خروجی‌های مدل با تلاش‌های همزمان خودش به جای یک خط پایه خارجی، این الگوریتم نیاز به مدل ارزشِ پرمصرف را به طور کامل از بین می‌برد. یک مقاله پیش‌چاپ اخیر در arXiv این تغییر را خلاصه کرده و خاطرنشان می‌کند که GRPO می‌تواند «با تخمین مستقیم مزایا از گروه‌های پاسخ، نیاز به یک منتقد را از بین ببرد» [5].[5]

این تغییر معماری برای اولین بار در اوایل سال ۲۰۲۴ توسط پژوهشگران توسعه‌دهنده DeepSeekMath معرفی شد؛ آن‌ها به راهی نیاز داشتند تا مرزهای استدلال ریاضی را بدون افزایش ردپای سخت‌افزاری خود جابه‌جا کنند.

این روش در سال ۲۰۲۵، زمانی که برای آموزش DeepSeek-R1 استفاده شد، توجه گسترده صنعت را به خود جلب کرد و ثابت کرد که یک مدل می‌تواند زنجیره‌های استدلالی پیشرفته و خوداصلاح‌گر را با استفاده از مقایسه‌های گروهی نسبی توسعه دهد. بر اساس تحلیل Deep (Learning) Focus، در حالی که مدل‌های قدیمی‌تر بر «بهینه‌سازی خط‌مشی مجاورتی» (PPO) متکی بودند، «پژوهش‌های اخیر در زمینه استدلال، برای ساخت مدل‌های استدلالی بزرگ بر GRPO تکیه دارند» [3].[3]

دستاوردهای مربوط به کارایی در اینجا بیشتر ساختاری هستند تا حاشیه‌ای. در یک پیکربندی سنتی PPO، آموزش یک مدل ۷۰ میلیارد پارامتری مستلزم نگهداری همزمان وزن‌های مدل، وضعیت‌های بهینه‌ساز، مدل مرجع و مدل ارزش در حافظه است. با کنار گذاشتن مدل ارزش، GRPO بسته به پیکربندی خاص بهینه‌ساز، اوج مصرف حافظه را تقریباً ۳۰ تا ۵۰ درصد کاهش می‌دهد. بررسی وبلاگ یادگیری ماشین AWS تأکید می‌کند که این کارایی باعث می‌شود GRPO «برای مدل‌های مقیاس‌بزرگ مانند DeepSeek-V2 و V3، جایی که کارایی منابع حیاتی است، مناسب‌تر باشد» [4].[4]

این کاهش در بار پردازشی، چرخه پذیرش سریعی را در سراسر اکوسیستم متن‌باز به راه انداخته است. در سپتامبر ۲۰۲۶، پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face، الگوریتم GRPO ناهمگام را با «انطباق رتبه پایین» (LoRA) در کارهای آموزشی خود ادغام کردند [1]. این ادغام به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا خطوط لوله یادگیری تقویتی را روی سخت‌افزارهای توزیع‌شده و معمولی اجرا کنند، بدون اینکه به اتصالات با پهنای باند بالا مانند NCCL شرکت انویدیا وابسته باشند؛ اتفاقی که عملاً دسترسی به آموزش مدل‌های استدلالی را دموکراتیزه می‌کند.[1]

این تغییر همچنین نشان‌دهنده گذار از «یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی» (RLHF) به «یادگیری تقویتی با پاداش‌های قابل تأیید» (RLVR) است. از آنجا که GRPO دسته‌ای از خروجی‌ها را به طور همزمان ارزیابی می‌کند، به خوبی با حوزه‌هایی جفت می‌شود که صحت آن‌ها می‌تواند توسط یک کامپایلر یا حل‌کننده ریاضی (به جای یک ارزیاب انسانی) تأیید شود. مدل یاد می‌گیرد که با کاوش در مسیرهای متعدد، مشاهده اینکه کدام مسیر از تأییدکننده عبور می‌کند و به‌روزرسانی وزن‌های داخلی خود برای ترجیح دادن منطق موفق، استدلال کند.[3][6]

در حالی که GRPO در حوزه‌های عینی مانند توسعه نرم‌افزار و ریاضیات عالی عمل می‌کند، پژوهشگران هنوز در حال بررسی محدودیت‌های آن در وظایف ذهنی مانند نوشتن خلاقانه یا همسویی مکالمه‌ای هستند. بدون یک مدل ارزش متراکم که راهنمایی توکن به توکن ارائه دهد، این الگوریتم کاملاً به نتیجه نهایی زنجیره استدلال متکی است.

با این حال، GRPO با دموکراتیزه کردن توان محاسباتی مورد نیاز برای آموزش مدل‌های استدلالی، مسیر توسعه هوش مصنوعی با وزن‌های باز (open-weight) را اساساً تغییر داده و گلوگاه را از دسترسی به سخت‌افزار، به طراحی تأییدکننده منتقل کرده است.[6]