เทคนิค GRPO: ปรับจูนโมเดล 350M ให้สร้างข้อมูลแบบโครงสร้างได้แม่นยำใน 100 ขั้นตอน

การเพิ่มประสิทธิภาพให้โมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLM) สามารถสร้างข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้าง (Structured Outputs) เช่น JSON หรือโค้ดที่ถูกต้องตามรูปแบบที่กำหนด ถือเป็นความท้าทายสำคัญในวงการพัฒนา AI ปัจจุบัน โดยล่าสุดได้มีการประยุกต์ใช้เทคนิค Group Relative Policy Optimization หรือ GRPO เข้ามาช่วยแก้ปัญหานี้

เทคนิค GRPO ช่วยให้โมเดลขนาด 350 ล้านพารามิเตอร์ (350M) สามารถเรียนรู้การสร้างคำตอบที่มีโครงสร้างชัดเจนได้อย่างรวดเร็ว โดยอาศัยการเปรียบเทียบผลลัพธ์ภายในกลุ่มเพื่อปรับปรุงทิศทางของนโยบายโมเดล (Policy Optimization) ซึ่งพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงแม้ใช้ทรัพยากรจำกัด

ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า กระบวนการฝึกฝนนี้ต้องการขั้นตอนการทำงานเพียง 100 ขั้นตอนเท่านั้นในการยกระดับคุณภาพของผลลัพธ์ ทำให้โมเดลสามารถตอบสนองต่อคำสั่งที่ต้องการโครงสร้างข้อมูลเฉพาะเจาะจงได้แม่นยำขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อเทียบกับการใช้วิธี Fine-tuning แบบดั้งเดิมในระยะเวลาเท่ากัน

แนวทางนี้ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการใช้งานโมเดลขนาดเล็กบนอุปกรณ์ปลายทาง (Edge Devices) หรือระบบที่จำกัดด้านพลังงานประมวลผล แต่ยังต้องการความเสถียรในการดึงข้อมูลหรือการเชื่อมต่อกับระบบ API อื่นๆ ที่ต้องการความแม่นยำของรูปแบบข้อมูลเป็นหลัก