7G显存，训练自己的DeepSeek-R1，GRPO资源暴降80%

主要观点总结

本文主要介绍了Unsloth AI的GRPO训练模型，可以高效地进行R1推理，减少了VRAM的使用量。文章还详细描述了GRPO的工作原理，训练步骤以及其在不同模型上的应用情况。

关键观点总结

关键观点1: Unsloth AI使用GRPO训练R1推理模型

Unsloth AI引入了一种新的训练方法GRPO，用于训练R1推理模型。该方法增强了整个GRPO流程，使用的VRAM比Hugging Face + FA2少80%。

关键观点2: GRPO的工作原理

GRPO是一种RL算法，通过生成多组响应，根据正确性或由某些奖励函数创建的其他指标进行评分。模型得到强化以支持得分更高的反应。

关键观点3: GRPO在DeepSeek-R1模型中的应用

DeepSeek的研究人员在训练R1-Zero时观察到了“顿悟时刻”，即模型学会了通过重新评估其初始方法延长其思考时间。使用GRPO训练的模型有思考标记并且也有正确答案。

关键观点4: GRPO的优势和挑战

GRPO训练模型能够在较少的VRAM上运行，且不需要价值函数就能有效优化响应。但是，为了获得良好的结果，需要训练至少12个小时，并建议将GRPO应用于至少有1.5B参数的模型。

关键观点5: 其他相关信息

文章还提供了GRPO训练损失跟踪的详细信息，以及与其他AI技术的比较和未来的发展趋势。此外，还推荐了一些相关的公众号文章供读者深入了解相关话题。