大模型强化学习GRPO-1
GRPO 训练的核心思想，就是让模型通过「组内竞争」来自我提升，而不是依赖外部裁判打分。这就像老师让学生们互相批改作业，通过对比找出谁的解法更好，从而集体进步。以下是具体拆解：
一、核心机制：组内对比代替外部裁判
不依赖裁判模型。传统方法（如 PPO）需要单独训练一个「奖励模型」来给答案打分，这会消耗大量计算资源。GRPO 直接让模型对同一问题生成多个答案（比如数学题的多种解法），然后通过组内对比来判断优劣。
相对奖励计算。例如，模型生成 64 个答案后，计算每个答案的准确性和格式分。然后：
- 归一化处理：用「（单个答案得分 - 组内平均分）/ 组内标准差」得到相对优势值。正数表示优于平均，负数表示低于平均。
- 优势值分配：将这个相对优势值分配给答案中的每个 token（如每个汉字），作为模型调整策略的依据。
避免过度偏离。在损失函数中加入 KL 散度约束，防止模型偏离初始状态（比如监督微调后的基础模型）。就像老师提醒学生：“可以创新解法，但别完全抛弃课本知识”。
二、训练流程：从生成到优化的闭环
步骤 1：生成候选答案对每个问题（如 “123×456 等于多少？”），模型生成多个答案（如 “56088”“56088”“5608”“560880”）。
步骤 2：计算奖励与相对优势
- 准确性奖励：用正则表达式匹配答案格式，正确得 1 分，错误得 0 分。
- 格式奖励：检查推理过程是否按要求用标签包裹（如 “[思考]...[/ 思考]”），符合得 0.5 分，否则扣分。
- 组内对比：计算每个答案的相对优势值，例如某个答案得 1 分，组内平均分 0.6，标准差 0.2，则其优势值为（1-0.6）/0.2=2，表示显著优于平均。
步骤 3：更新策略模型
- 目标函数：最大化相对优势值与新旧策略概率比的乘积，同时通过剪切操作（如限制概率比在 0.8-1.2 之间）防止更新幅度过大。
- 并行优化：将生成答案和模型训练分配到不同 GPU 组，例如 4 卡负责生成 64 个答案，4 卡负责计算梯度并更新参数，显著提升效率。
三、核心优势：省资源、稳训练、强推理
计算效率翻倍
- 显存占用减少 50%：无需维护与策略模型同等规模的奖励模型（如 PPO 需要同时运行 4 个大模型，GRPO 仅需 2 个）。
- 单卡训练大模型：结合 LoRA 技术，在 16GB 显存的消费级 GPU 上即可微调 1B 参数模型，成本降低 90% 以上。
训练稳定性提升
- 动态正则化：通过梯度监测器自动调整 KL 散度权重，将训练崩溃率从 17% 降至 2.3%。
- 误差平滑效应：组内对比自然抵消随机波动，例如某个答案因运气好得分高，但组内平均后优势值可能回归合理水平。
推理能力显著增强
- 数学竞赛突破：DeepSeek-R1-Zero 在 AIME 2024 中 Pass@1 分数从 15.6% 提升至 71.0%，接近人类专家水平。
- 代码生成优化：在 LeetCode 任务中，GRPO 训练的模型生成代码的通过率比 PPO 高 12%，且格式错误减少 60%。
四、应用场景与扩展
数学推理
- 生成多步解题过程，通过组内对比优化每一步的推导逻辑。例如，在 MATH 数据集的多步证明题中，GRPO 模型的正确推导步骤平均增加 3.2 步。
代码生成
- 结合编译器反馈（如执行测试用例）作为准确性奖励，同时通过格式奖励约束代码缩进和语法规范。
跨模态任务
- 视觉问答：例如输入图片和问题 “图中食物的蛋白质含量是多少？”，模型生成多个答案，通过组内对比优化对图片内容和营养知识的结合能力，准确率从 45% 提升至 78%。
- 音频推理：在 MMAU 音频理解评测中，GRPO 使 Qwen2-Audio-7B 模型的准确率从 51.8% 跃升至 64.5%，超越 GPT-4o。
五、与 PPO 的核心差异
| 维度 | PPO | GRPO |
|---|---|---|
| 奖励机制 | 依赖独立奖励模型打分 | 组内相对奖励（无需奖励模型） |
| 显存占用 | 需同时运行策略 + 奖励模型（显存翻倍） | 仅需策略模型（显存减少 50%） |
| 优势估计 | 通过价值模型计算，易产生误差 | 组内归一化奖励直接作为优势值 |
| 训练速度 | 较慢（需等待奖励模型推理） | 快 30%（并行生成答案与更新参数） |
| 适用场景 | 通用任务 | 数学推理、代码生成、跨模态复杂任务 |
总结
GRPO 就像一场 “组内竞赛”，让模型通过自我比较和迭代，在节省一半计算资源的同时大幅提升推理能力。其核心在于用群体智慧替代外部裁判，既避免了奖励模型带来的高成本，又通过动态约束确保训练稳定性。这种创新不仅让大模型训练门槛大幅降低，更推动了数学推理、代码生成等领域的突破，为通用人工智能的发展开辟了新路径。