Este artículo inicia una serie sobre algoritmos de post-entrenamiento de LLM, centrándose en PPO (Proximal Policy Optimization). El autor explica los principios fundamentales del algoritmo, incluidos los métodos de gradiente de política y los mecanismos de recorte, y cómo se aplican al ajuste fino de grandes modelos de lenguaje. La serie planea cubrir PPO, GRPO y variantes populares como DAPO, proporcionando un recurso integral para los profesionales. Si bien el contenido es educativo, sirve como una base sólida para comprender el panorama cambiante de RLHF y las técnicas de post-entrenamiento. Para ingenieros e investigadores, este es un punto de partida valioso para comprender los mecanismos detrás de la alineación de modelos.
Una visión estructurada de PPO para el post-entrenamiento de LLM, que cubre conceptos clave y variantes recientes como GRPO y DAPO.