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详解trl中的GRPOTrainer和GRPOConfig

引言

在大型语言模型(LLM)的强化学习微调领域, Group Relative Policy Optimization (GRPO) 算法因其高效性和资源友好性受到广泛关注。Hugging Face的 TRL (Transformer Reinforcement Learning) 库通过GRPOTrainerGRPOConfig提供了该算法的开箱即用实现。本文将深入解析其核心原理、配置参数及实际应用场景。

在这里插入图片描述


一、GRPO算法概述

GRPO是一种基于组内相对优势比较的强化学习算法,旨在通过以下方式优化模型策略:

  1. 分组采样:对同一提示(prompt)生成多条回答(completions)形成组(group)。
  2. 奖励归一化:计算组内回答的归一化奖励,避免依赖显式价值函数(Critic Model)。
  3. KL正则化

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