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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GRPOTrainer和GRPOConfig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。

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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