この記事は、LLMポストトレーニングアルゴリズムに関するシリーズの第一弾で、PPO（Proximal Policy Optimization）に焦点を当てています。著者は、ポリシー勾配法やクリッピング機構などのアルゴリズムの核となる原理と、それらが大規模言語モデルのファインチューニングにどのように適用されるかを説明しています。シリーズでは、PPO、GRPO、およびDAPOなどの人気のあるバリアントをカバーする予定で、実践者にとって包括的なリソースを提供します。内容は教育的ですが、RLHFとポストトレーニング技術の進化する状況を理解するための確かな基盤となります。エンジニアや研究者にとって、モデルアライメントの背後にあるメカニズムを把握するための貴重な出発点です。
LLMポストトレーニングにおけるPPOの概要を、GRPOやDAPOなどの最新バリアントも含めて解説します。