LoRA và GRPO: Bộ đôi tối ưu hóa huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn

Tags: llm

Tóm tắt: LoRA (Low-Rank Adaptation) và GRPO (Group Relative Policy Optimization) là hai kỹ thuật tiên tiến giúp giảm chi phí, tăng hiệu quả khi huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bài viết này giải thích dễ hiểu hai kỹ thuật này, lợi ích, cách hoạt động và ứng dụng thực tế trong tinh chỉnh LLM Reasoning.

LoRA là gì? (Low-Rank Adaptation)

LoRA là một phương pháp tinh chỉnh nhẹ (parameter-efficient fine-tuning) giúp bạn huấn luyện mô hình lớn mà không cần cập nhật toàn bộ tham số — chỉ điều chỉnh một phần nhỏ gọi là adapter.

Cách hoạt động của LoRA

• Mô hình gốc có hàng tỷ tham số → rất tốn tài nguyên nếu huấn luyện toàn bộ.
• LoRA “khóa” các tầng (layer) gốc và chỉ thêm các ma trận nhỏ (low-rank matrices) vào một số tầng quan trọng như q_proj, k_proj, v_proj (các tầng attention).
• Khi huấn luyện, chỉ các adapter này được cập nhật → tiết kiệm bộ nhớ, thời gian.

Ví dụ cụ thể

Với mô hình Llama 3.2 1B, ta có thể cài đặt LoRA như sau:

python
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
  model,
  r=lora_rank,
  target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"],
  lora_alpha=lora_rank
)

Ưu điểm của LoRA

• Tiết kiệm 60-80% bộ nhớ GPU/TPU,
• Nhanh hơn 2-3 lần so với fine-tuning toàn bộ mô hình,
• Có thể reuse mô hình gốc cho nhiều nhiệm vụ khác nhau chỉ bằng cách load adapter khác nhau.

GRPO là gì? (Group Relative Policy Optimization)

GRPO là thuật toán học tăng cường (Reinforcement Learning) giúp mô hình học cách tối ưu hóa output dựa trên feedback (reward), đặc biệt hiệu quả trong bài toán LLM Reasoning.

Cách hoạt động của GRPO

• LLM đóng vai trò Actor, sinh ra nhiều phương án trả lời (samples),
• Các phương án này được chia thành nhiều nhóm (Groups) và đánh giá bằng các hàm reward,
• Reward Function sẽ chấm điểm dựa trên tiêu chí bạn đặt ra (ví dụ: đúng định dạng reasoning, đúng đáp án),
• GRPO chuẩn hóa kết quả và cập nhật mô hình để hướng đến các phương án tốt hơn.

Ví dụ cụ thể

Với bài toán giải toán tiếng Việt:
Mô hình sinh ra nhiều cách giải, GRPO sẽ thưởng cao cho câu trả lời có cả chuỗi suy nghĩ hợp lý và đáp án đúng → mô hình học cách ưu tiên kiểu trả lời này.

Pipeline huấn luyện bằng GRPO:

1. Setup môi trường, load mô hình gốc,
2. Cấu hình LoRA để giảm tài nguyên,
3. Chuẩn bị dataset (MetaMathQA),
4. Định nghĩa các Reward Function (đúng format, đúng số),
5. Huấn luyện bằng GRPOTrainer.

So sánh LoRA & GPRO

Tiêu chí	LoRA	GRPO
Mục đích	Tinh chỉnh nhẹ mô hình (giảm số tham số huấn luyện)	Tối ưu output dựa trên feedback (học tăng cường)
Cơ chế chính	Thêm adapter nhỏ vào một số tầng; khóa mô hình gốc	Sinh nhiều output, đánh giá bằng reward, cập nhật mô hình
Lợi ích	Tiết kiệm bộ nhớ, huấn luyện nhanh	Cải thiện độ chính xác, tăng khả năng suy luận và giải thích
Ứng dụng mạnh	Khi cần tinh chỉnh nhanh trên tập nhỏ	Khi cần mô hình suy luận logic, ra đáp án đúng format
Tích hợp	Dễ tích hợp vào mọi mô hình lớn (LLM)	Thường kết hợp thêm sau khi đã tinh chỉnh xong

Vì sao nên kết hợp LoRA + GRPO?

LoRA	GRPO
Giảm tài nguyên huấn luyện	Tối ưu output theo tiêu chí mong muốn
Dễ áp dụng trên mô hình lớn	Học cách sinh output đúng logic
Có thể reuse adapter cho nhiều tác vụ	Giúp mô hình giải thích tốt hơn

Kết hợp cả hai, bạn có mô hình tinh chỉnh nhẹ nhưng suy luận mạnh mẽ — vừa tiết kiệm, vừa hiệu quả.

Ứng dụng thực tế

• Giải toán trắc nghiệm tiếng Việt: Mô hình Llama 3.2 1B đã được tinh chỉnh bằng LoRA + GRPO trên MetaMathQA-40K, cho kết quả rất tốt.
• Phân tích dữ liệu có logic: Trong tài chính, pháp lý — mô hình có thể giải thích từng bước phân tích.
• Ứng dụng giáo dục: AI gia sư giải bài tập có lời giải chi tiết, dễ hiểu.

Kết luận

LoRA và GRPO là bộ đôi mạnh mẽ giúp bạn huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn vừa tiết kiệm, vừa hiệu quả, đặc biệt cho các bài toán cần khả năng suy luận cao như giải toán, lập luận logic.
Nếu bạn muốn tinh chỉnh LLM Reasoning với chi phí hợp lý, đây là hai kỹ thuật nên nắm vững.

[++++]

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/