grpo-rl-training

Umiejętność ekspercka do implementacji Group Relative Policy Optimization (GRPO) z biblioteką TRL. Pozwala dostrajać modele językowe poprzez nagradzanie konkretnych formatów wyjścia (JSON, XML), poprawiać zdolności rozumowania i wyrównywać zachowanie modelu do specjalistycznych zadań bez danych preferencji. Idealna dla zadań z jasnymi metrykami poprawności, takich jak matematyka, kodowanie czy weryfikacja faktów. Zawiera gotowe do produkcji wzorce i strategie optymalizacji wielocelowej.

1. Zainstaluj wymagane zależności: transformers (≥4.47.0), trl (≥0.14.0), datasets (≥3.2.0), peft (≥0.14.0) oraz torch. Upewnij się, że masz dostęp do GPU do treningu.

2. Przygotuj zbiór danych treningowych zawierający prompty, dla których chcesz generować odpowiedzi. Dane powinny być w formacie obsługiwanym przez bibliotekę datasets.

3. Zdefiniuj funkcję nagradzającą (reward function) odpowiadającą Twoim celom — może to być weryfikacja formatu wyjścia (np. poprawny JSON), ocena poprawności logicznej lub zgodność z szablonem strukturalnym.

4. Skonfiguruj parametry GRPO: rozmiar grupy (4-16 completionów na prompt), liczbę epok treningu i współczynnik uczenia. Użyj GRPO zamiast PPO, jeśli nie masz gotowych par preferencji.

5. Uruchom trening, podając model bazowy, zbiór danych, funkcję nagradzającą i konfigurację. Biblioteka TRL automatycznie generuje grupy completionów i porównuje je wewnątrz grupy.

6. Po treningu przetestuj dostrojony model na przykładach, aby sprawdzić, czy nauczył się pożądanych formatów i zachowań. Iteruj funkcję nagradzającą, jeśli wyniki nie spełniają oczekiwań.