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首先先贴一张Deepseek核心技术的梳理图：
上图详细了讲述了Deepseek主要在哪些阶段用了强化学习方法（GRPO）
1.GRPO算法
GRPO是一种用于提高语言模型推理能力的强化学习算法。它在DeepSeekMath论文中，在数学推理的背景下被提出。GRPO 对传统的近端策略优化（PPO）进行了修改，无需值函数模型。相反，它从组得分中估计基线，减少了内存使用和计算开销。GRPO 现在也被 Qwen 团队使用，它可以与基于规则 / 二进制的奖励以及通用奖励模型一起使用，以提高模型的实用性。
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采样：使用当前策略为每个提示生成多个输出。
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奖励评分：使用奖励函数对每个生成结果进行评分，奖励函数可以是基于规则的或基于结果的。
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优势计算：将生成输出的平均奖励用作基线。然后，相对于此基线计算组内每个解决方案的优势。在组内对奖励进行归一化。
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策略优化：策略试图最大化 GRPO 目标，该目标包括计算出的优势和一个 KL 散度项。这与 PPO 在奖励中实现 KL 项的方式不同。
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策略更新：根据计算得到的相对优势 ，更新策略模型的参数 θ。更新的目标是增加具有正相对优势的动作的概率，同时减少具有负相对优势的动作的概率。
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KL散度约束：为了防止策略更新过于剧烈，GRPO在更新过程中引入了KL散度约束。通过限制新旧策略之间的KL散度，确保策略分布的变化在可控范围内。
2.GRPO跟PPO算法的区别
首先GRPO只用到了三个模型，分别是奖励模型（权重冻结），基准模型（权重冻结）和策略模型。而不像PPO需要一个价值模型来评估状态价值，降低策略估计方差。
PPO的策略网络主要通过最大化目标函数
，从而更新策略网络的参数。价值网络通过最小化损失函数，来更新价值网络的参数。其中目标函数为
At是优势函数，可以用
计算。
价值损失函数为通常使用均方误差（MSE）损失，即
，即，
是根据当前参数对状态的价值估计，而
。
而GRPO则是在同一个问题 q 上采样多份输出 o 1 , o 2 , … , o G ，把这组输出一起送进奖励模型（或规则），，得到奖励分 r 1 , r 2 , … , r G，再把 r = { r 1 , r 2 , … , r G } 做一个归一化（如减去平均值再除以标准差），从而得出分组内的相对水平。这样就形成了相对奖励 r。最后我们会把这个相对奖励赋给该输出对应的所有 token 的优势函数。就能更好地推断哪些输出更好。由此，就能对每个输出的所有 token 做相对评分，无须明确地学到一个价值函数。
PPO 算法常将 KL 散度作为惩罚项放入负奖励中，GRPO 则是把 KL 惩罚从即时奖励中拿了出去，其 KL 计算相对独立，不直接与即时奖励关联来影响策略更新的奖励部分，在处理上与 PPO 有明显不同。GRPO将KL 正则放在了策略网络更新的目标函数中，用来限制策略和一个参考策略（通常是初始 SFT 模型或当前 θold} 之间的差异不要过大，以防止训练崩坏。
关于分组相对奖励的获得主要基于相互间的比较与排序。
3.GRPO 与 PPO、DPO 算法对比
（一）算法原理对比
GRPO：基于策略梯度，利用 GAE 进行优势估计，通过调整参数λ \lambdaλ平衡偏差和方差，以优化策略参数实现累积奖励最大化。
PPO：同样基于策略梯度，采用截断的优势目标函数（clipped surrogate objective）。通过对重要性采样比进行裁剪，将其限制在一定区间内，防止策略更新过大导致不稳定，保障策略更新在可控范围。
DPO：直接偏好优化算法，其核心是基于人类偏好数据直接优化策略。与 GRPO 和 PPO 从环境奖励中学习不同，DPO 通过比较不同策略生成的轨迹，利用偏好信息来更新策略，使策略更符合人类期望。DPO 的损失函数主要基于策略之间的相对优势来构建。
（二）优势估计方式对比
GRPO：采用 GAE，结合多个时间步的奖励和价值估计计算优势，能在偏差和方差间灵活权衡，适应不同环境和任务需求。
PPO：使用普通优势估计或结合 GAE（部分实现中），在优势估计时主要通过裁剪重要性采样比来稳定策略更新，对优势估计的准确性依赖相对较弱。
DPO：不依赖传统的优势估计，而是依据人类偏好数据。通过对不同策略轨迹的偏好排序，直接反映策略的优劣，避免了优势估计过程中的误差积累。
（三）策略更新方式对比
GRPO：根据 GAE 计算的优势值更新策略网络和价值网络，通过优化演员 - 评论家结构，使策略逐渐向最优方向调整，更新过程相对平滑稳定。
PPO：利用裁剪后的优势目标函数更新策略，在策略更新时考虑新旧策略的比例关系，防止更新幅度过大。通过多次迭代优化策略，在保证稳定性的同时追求性能提升。
DPO：基于人类偏好的对比损失来更新策略。通过最大化偏好策略轨迹的概率，最小化非偏好策略轨迹的概率，使策略直接向符合人类偏好的方向更新。
（四）目标的区别：
GRPO 和 PPO 的目标是优化策略网络以最大化累积奖励，DPO 有所不同，其目标不是直接最大化累积奖励，而是优化策略以拟合奖励函数所诱导的排序偏好。
4.再来谈谈RLHF跟DPO的区别
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）即基于人类反馈的强化学习，其原理是将人类的反馈信息融入强化学习框架，使模型学习到符合人类偏好和价值观的行为策略。具体步骤一般如下：
- 数据收集与标注：利用预训练模型生成初始数据，邀请人类标注者按标准对其进行质量打分、排序或提出修改意见等标注。
- 奖励模型训练：从标注数据中提取文本词汇、句法等相关特征，选择神经网络等合适架构构建奖励模型，以标注反馈为输入训练模型，使其能预测人类偏好。
- 策略优化：确定策略网络，用强化学习算法以奖励模型的信号为反馈对其优化，让策略网络根据状态生成动作并获奖励反馈，通过最大化累积奖励调整参数，采样新数据更新网络，经多轮迭代提升性能。
- 评估与迭代：用独立测试集评估策略网络，根据与人类标注一致性等指标判断效果，再据此调整流程，如收集更多数据、调整模型结构或改进训练方法等，重复步骤进行优化。
