verlによる、カスタムした報酬関数を用いたGRPO学習
Zenn / 2026/3/26
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要点
- verlを用いて、GRPO学習で「カスタムした報酬関数」を直接組み込む手法が提示されている点が中核です。
- 報酬関数を調整することで、モデルの最適化目標をタスクや品質基準に合わせて設計できることが示唆されています。
- GRPOという強化学習系トレーニング手法に、報酬設計の自由度が加わるため、LLMの振る舞い制御の実務的な選択肢が増える可能性があります。
こんにちは。ELYZA Labチームの佐々木です。
近年提案された強化学習手法のGRPO [1] は、従来PPO [2] などで用いられていたCriticモデルの学習が不要かつ高性能なことから、DAPO [3]、GSPO [4]、CISPO [5] などの派生手法も含め、直近広く使われる手法となっています。これらの手法は、ルールベース等での自動的な正否判定によりコーディング・数学等の能力向上を図るRLVR [6] の枠組みとも相性が良く、LLMの学習には欠かせない存在となりつつあります。
しかしながら、pre-trainingやSFTに比べて成熟している領域ではないこともあり具体的に「ど...
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