強化学習「GRPO」をCartPoleタスクで実装しながら解説

BRANK

DeepSeek-R1 で有名になった「GRPO」を　CartPoleタスクに対して実装しながら解説します（Google Colab上にて）。Pendulum タスク版の実装も用意しています。強化学習手法「GRPO（Group Relative Policy Optimization）」を実装面から理解したい方におすすめの内容です。実装には PyTorchを使用しています。計算実行時間はGoogle Colabの CPU環境で約7分です。今回はGPUは使用していません。（執筆：小川 雄太郎）。!本記事の読者想定DeepSeek-R1で有名になった強化学習手法GRPOを実装面から理解したい方CartPoleタスクを理解している方強化学習のREINFORCE、PPO、Actor-Criticを理解している方（※必須ではありません）!注釈執筆者はDeepSeekの思想問題、コンプライアンス問題などについては、肯定的立場でも否定的立場でもありません。中立的立場でもありません。そこにある技術的側面のみに関心を持ち、取り挙げます。本記事で紹介する実装コード（Google ColaboratoryのNotebook）は以下に置いています。タスクが「CartPole版」と「Pendulum版」の2種類を用意しています。link: GRPO_CartPole_Yutaro_Ogawa_20250208.ipynblink: GRPO_Pendulum_Yutaro_Ogawa_20250208.ipy…