GSPO: Sekwencyjna optymalizacja RLHF dla dużych modeli językowych
GSPO: Nowy Kierunek w Szkoleniu Ogromnych Modeli Językowych Podczas rozwijania dużych modeli językowych kluczowym wyzwaniem pozostaje skuteczne uczenie ich rozumienia i realizacji ludzkich preferencji. Tradycyjne metody jak PPO (Proximal Policy Optimization) czy GRPO (Group Relative Policy Optimization), stosowane w RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), napotykały istotne ograniczenia, szczególnie przy trenowaniu złożonych architektur typu Mixture-of-Experts …