GRPOとは、LLMに思考力（Chain of Thought）を与える次世代の強化学習手法である。DeepSeek-R1にも採用され、数学・コーディング・科学といった複雑な推論能力を強化しながら、従来の手法に比べて学習コストを大幅に削減できる点が大きな特長である。
本コンテンツでは、まず「強化学習とは何か」を基礎から整理し、LLMのどのような場面で強化学習が活用されているのかを解説する。さらに、デモを通じてCoTを強化するための具体的な手法を紹介。実装面では、データセットの前処理から、報酬関数の設計、ハイパーパラメータの設定、学習の実行まで、必要なプロセスをステップごとに分かりやすく説明する。
このようなLLMの強化学習に当たって、有用なインフラがGPUクラウドだ。オンプレミスのGPUを購入する必要はなく、必要なときに必要な分だけリソースを利用できるため、コストを抑えながら柔軟に学習環境を構築できる利点がある。本コンテンツでは、強化学習とGPUクラウドの両方を学べるため、LLMの強化学習を体系的に理解したいエンジニアにとって実践的かつ有益な機会になるだろう。