Bu yazıda, PPO (Proximal Policy Optimization), DPO (Direct Preference Optimization) ve GRPO (Guided Reward Preference Optimization) gibi popüler yöntemleri ele alarak avantajlarını ve dezavantajlarını inceleyeceğiz.
Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), yalnızca geniş veri setleri üzerinde eğitilmekle kalmaz, aynı zamanda insan tercihlerini anlamak ve optimize etmek için de ince ayar sürecinden geçer. Bu sürecin merkezinde, model çıktılarının insan beklentilerine daha iyi uyum sağlamasını hedefleyen Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) teknikleri yer alır.
1. Tercih Ayarı (Preference Tuning) Nedir ve Neden Gereklidir?
Büyük Dil Modelleri, genellikle doğru ve anlamlı yanıtlar üretebilse de bazen insan beklentilerine tam olarak uyum sağlayamaz. Bunun nedeni, modelin yalnızca istatistiksel olarak en olası cevabı vermeye odaklanmasıdır. Tercih ayarı, insan geri bildirimine dayalı bir ince ayar süreciyle modelin gerçek dünya kullanım senaryolarına daha iyi uyum sağlamasını hedefler.
Bunun için kullanılan en yaygın yöntemler şunlardır:
- PPO (Proximal Policy Optimization)
- DPO (Direct Preference Optimization)
- GRPO (Guided Reward Preference Optimization)
2. PPO (Proximal Policy Optimization) İle RLHF
PPO, OpenAI tarafından geliştirilmiş ve ChatGPT gibi modellerin insan geri bildirimiyle eğitilmesinde kullanılan temel RL algoritmalarından biridir. PPO, şu adımlardan oluşur:
- Ödül Modeli (Reward Model) Eğitimi: Model, insan tercihlerine dayalı bir ödül fonksiyonu öğrenir.
- Politika Güncellenmesi: Model, ödül modelinden gelen geri bildirimlere göre yanıtlarını optimize eder.
- Küçük Güncellemeler: PPO, modelin stabilitesini korumak için kademeli değişiklikler yapar.
PPO’nun Avantajları
✅ Kanıtlanmış bir RL yöntemidir.
✅ Politika değişikliğini sınırlar, modelin stabilitesini korur.
✅ OpenAI gibi büyük firmalar tarafından yaygın olarak kullanılır.
PPO’nun Dezavantajları
❌ Ödül modeline aşırı bağımlıdır.
❌ Eğitimi hesaplama açısından pahalıdır.
3. DPO (Direct Preference Optimization) ile Daha Basit RLHF
DPO, PPO’nun karmaşıklıklarını azaltan ve doğrudan insan tercihlerini optimize eden bir yöntemdir. PPO’dan farklı olarak, bir ödül modeline ihtiyaç duymaz ve doğrudan tercih edilen yanıtları optimize eder.
DPO’nun Avantajları
✅ PPO’dan daha basittir ve daha hızlı eğitilebilir.
✅ Ödül modeline ihtiyaç duymaz.
✅ Daha az hesaplama gücü gerektirir.
DPO’nun Dezavantajları
❌ RL kullanmadığı için bazı senaryolarda daha az esneklik sunabilir.
❌ Karmaşık uzun vadeli optimizasyon problemlerinde zayıf kalabilir.
4. GRPO (Guided Reward Preference Optimization) ile Daha İyi Performans
GRPO, DPO ile PPO arasında bir köprü görevi gören yeni bir yöntemdir. Bu yöntem, DPO’nun sadeliğini koruyarak PPO’ya benzer performans artışı sağlar.
GRPO’nun Avantajları
✅ PPO’dan daha hafif ve verimlidir.
✅ Ödül modeline daha az bağımlıdır.
✅ DPO kadar basit ama daha iyi performans sunar.
GRPO’nun Dezavantajları
❌ Yeni bir yöntem olduğu için uygulama örnekleri sınırlıdır.
❌ Hangi durumlarda daha iyi çalıştığını anlamak için daha fazla araştırma gereklidir.
5. Hangi Yöntem Ne Zaman Kullanılmalı?
| Yöntem | Avantajları | Dezavantajları | Ne Zaman Kullanılmalı? |
|---|---|---|---|
| PPO | Güçlü, kanıtlanmış | Pahalı, ödül modeline bağımlı | Büyük çapta LLM projeleri için |
| DPO | Basit, hesaplama dostu | RL esnekliği yok | Küçük ve orta ölçekli projeler için |
| GRPO | PPO kadar güçlü, DPO kadar hafif | Yeni bir yöntem | Daha dengeli bir optimizasyon gerektiğinde |