模型训练中GRPO概念理解
👿背景
在一些大模型的训练文章中，经常会遇到写使用“GRPO”方法训练。
比如说快手最新发的KAT-Dev模型的文章中也提到这个概念：
很多GRPO介绍的文章要么过于抽象，要么过于泛泛，都不是很好理解，所以这里简单介绍下这个概念到底是个啥。
✅概念理解
首先GRPO的概念，是相对传统训练方法PPO来说的。先写个大概的对比：
训练方法 | 需 Critic | 绝对奖励 | 显存 | 稳定性 | 数据效率 |
PPO | √ | √ | 2× | 高 | 中 |
GRPO | × | × | 1× | 高 | 高 |
下面把 PPO 和 GRPO 拆开揉碎讲一遍，全程不用一个公式，但保证技术细节“一件不落”。你可以把两段对照着看，就能体会 GRPO 到底省在哪儿、又新在哪儿。
------------------------------------------------
一、PPO：把“老师+助教”一起请上桌
1. 训练现场
- 左边坐着“学生演员”（策略网络），负责写作文。
- 右边坐着“助教评论家”（价值网络），负责猜“每个字值多少分”。
- 门外还有一位“大评委”（奖励模型），只给整篇作文打总分。
2. 一步训练怎么走完
① 学生先写一篇新作文。
② 大评委只报一个总分，不解释。
③ 助教赶紧拿总分去反推“每个字大概几分”，算出“优势”。
④ 学生按优势的“正/负”决定下次多写还是少写类似句子，但步子被两根“绳子”拽着：
– clip 绳子：单句改写幅度不能超 10% 左右；
– KL 绳子：整篇风格不能离初始范文太远。
⑤ 反复循环，学生和助教一起升级。
3. 代价
- 两张同尺寸的“大脑”同时驻显存：学生一张，助教一张 → 显存翻倍。
- 助教得先学会“猜分”，前期经常猜歪，训练前期震荡大。
- 大评委要是打分噪声大，助教猜得就更歪，学生跟着跑偏。
------------------------------------------------
二、GRPO：把助教炒掉，让同班同学互评
1. 训练现场
- 只剩“学生演员”自己。
- 每堂课老师（奖励模型）给一个题目，学生一次写 G 篇作文（G 通常 4~16）。
- 老师只给这 G 篇打总分，不打细项。
- 打分后，学生自己算“班内平均分”和“分差”，直接得出每篇的“相对优势”：
高于平均 → 正优势；低于平均 → 负优势。
2. 一步训练怎么走完
① 学生一口气写 G 篇作文。
② 老师快速给出 G 个总分。
③ 学生自己把分数归一化：算出“高多少、低多少”，得到每篇的“相对好坏”。
④ 学生按这个“相对好坏”更新自己，但同样被两根绳子拽着：
– clip 绳子：单句改动幅度受限；
– KL 绳子：整体风格不能离初始范文太远。
⑤ 旧策略滑动窗口：下堂课用更新后的“自己”当旧榜样，继续循环。
3. 关键技巧
- 组内互评：不再问“这篇绝对几分”，而是问“这篇在小组里排第几”。这样奖励尺度自动归一，噪声相互抵消。
- 无助教：不需要价值网络反推“每字得分”，省下一整份显存。
- 信息复用：G 篇作文两两比较，可挤出 G×(G−1)/2 对“优劣信号”，数据利用率翻倍。
- 早停机制：如果发现“整体风格”已漂移到危险区（KL 超阈值），立即喊停，避免“ reward hacking ”把语文写成火星文。
4. 效果
- 显存直接砍半，7 B、70 B 模型实测节省 40 % 以上；
- 训练曲线更平滑，因为“相对排名”比“绝对打分”抗噪；
- 对“可自动判卷”的任务（数学、代码、逻辑 QA、医疗规则验证）尤其好用，奖励一出来就能算优势；
- 对纯创意写作这类“没有标准答案”的任务，仍需额外的人工或 RM 打分，但省显存的优势依旧存在。
------------------------------------------------
好了，问题来了，这里边的教师模型是个啥？
一句话先答：
“教师”既可以是用模型，也可以是人类；真到大规模训练时，99 % 的场景都用**模型**打分，而且通常就是**同一个 RM（Reward Model）**——一个 6B～7B 大小的“小模型”专门学打总分，很少再搬出更大的 LLM 来当评委。
下面把两种方式的“教师”拆开说：
------------------------------------------------
一、PPO 里的“教师”
1. 谁打分
- 门外的大评委（reward model）＝ RM。
- 人类只出现在“预备阶段”：先让人类给几万到几十万条答案打 1～5 星，再用这份数据训出 RM。
- 一旦 RL 循环开始，就不再喊人类，全程 RM 自动批卷。
2. RM 长什么样
- 体量：一般是 6B～7B，也有 1B 的轻量版；比正在训练的“学生”小一个量级。
- 结构：
– 最常用的是“BERT-like 双向 encoder”接个回归头，例如 Llama-7B-RM、DeBERTa-v3-large；
– 也可以把 SFT 模型最后一层改成 scalar head，变成 causal-RM（OpenAI 早期做法）。
- 输出：一条回答对应一个标量分数，越高越好。
3. 人类还会不会再进来？
- 只在“RM 校准”或“效果复查”时少量回流，不会进训练主循环。
------------------------------------------------
二、GRPO 里的“教师”
1. 谁打分
- 同一道题目一次产生 G 条回答，打分者依旧是 RM（或规则引擎）。
- 如果任务本身有“可验证答案”（数学题对不对、代码跑不跑得过），可以直接用**规则脚本**当“教师”，连 RM 都省掉。
- 人类同样只出现在“冷启动”或“抽查”环节，不进批量训练。
2. 用的模型跟 PPO 一样吗？
- 完全一样。GRPO 只是**把 RM 的绝对分数拿来再做一次“组内归一化”**，RM 本身不需要任何改造。
- 因此公司常把“PPO 训练流水线”里的 RM 直接复用到 GRPO，无缝切换。
------------------------------------------------
三、小结
所以，无论 PPO 还是 GRPO，真正坐在“教师”位置上的，基本都是那个“提前训好、专门给总分”的小模型；人类只负责“造教师”，不负责“天天批作业”。
好咯，下课😄