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一、GRPO的核心原理与设计目标

Group Relative Policy Optimization（GRPO）是DeepSeek团队提出的一种强化学习算法，旨在解决传统PPO（Proximal Policy Optimization）在大语言模型（LLM）训练中的资源消耗问题。其核心创新在于 通过组内相对奖励替代价值函数（Critic Model） ，显著降低了计算成本。具体实现包括：

1. 组采样机制：针对每个输入问题生成多个输出（如G=16），计算组内奖励的均值和标准差。
2. 优势函数计算：采用归一化公式 A i = r