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强化学习、PPO和GRPO的通俗讲解

• 在b站看到一个视频，这个视频旨在通过一个生活化的故事，帮助我们从感性层面深入理解强化学习（Reinforcement Learning, RL）及其在大模型训练中的应用，特别是PPO和GRPO这两种算法。整理了一下，并配了一些图。

  https://www.bilibili.com/video/BV1Tg94Y8Eoq?vd_source=7937b7ae341caaf55cd0ac02b03193a1

整体概览

• 主要聚焦于Deep RL中引入的强化学习算法——GRPO。理解GRPO，需要先对强化学习的整体框架和思路有基础的了解。作者从一个故事开始，然后逐步深入强化学习的入门知识，再直接讲解GRPO的简洁性、优化技巧和代码，最后对比PPO与GRPO，展现GRPO的优美之处。

一个关于学习与奖励的故事

• 通过小帅和小美兄妹俩的学习经历，来类比大模型训练中的强化学习过程。

1. 传统的学习模式（类比大模型训练三阶段）

• 小帅和小美的老师每天上课分为三步：

1. 第一步：讲解教科书核心内容

   特点： 讲解核心概念、积累背景知识。

   类比： 预训练（Pre-training）——学习基础概念和知识。

2. 第二步：讲解例题与课后作业

   特点：有问题有答案，老师逐步讲解解题过程，课后有相似作业。

   类比：SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）——有标签数据，模型学习如何给出正确答案。

3. 第三步：考试

   特点：题目与上课例题差别大，但思路相似；考试时没有答案；根据成绩打分，并进行错题分析。

   类比：强化学习（Reinforcement Learning）——在没有明确答案的环境中，通过与环境互动（考试）获得奖励（分数），并根据奖励调整策略（学习方法）。

   

2. 爸爸的奖励机制与问题（类比奖励模型与策略失效）

• 故事一开始，爸爸定了一条简单的规矩：考试低于80分罚钱，高于80分有奖金，上90分奖金更多。听起来很直接

  • 80分以下：罚款10元

  • 80分以上：奖励100元

  • 90分以上：奖励200元

  但结果呢？学得好的小美觉得这奖励太好拿了，有点不那么上心，没挑战了。学得不好的小帅呢，他老在及格线晃悠，觉得80分太远了，干脆有点摆烂了。

• 问题：奖励机制失效

  小帅： 失去学习动力，反正达不到80分，不如“摆烂”。

  小美： 也失去进步动力，反正不怎么努力也能拿奖励，维持现状就好。

• 这种一刀切的奖励机制最大的问题就是没有考虑到个体差异。对小美刺激不够，对小帅门槛太高，直接导致两个人的动力都下降了。

• 类比：

  统一奖励机制： 类似于直接使用 Reward Model 的打分来鼓励模型学习。

  失效原因： 统一的奖励机制无法适应不同个体（模型）的差异化情况，导致模型“摆烂”或停滞不前。

  

3. 爸爸更新奖励机制（类比差异化策略定制）

• 爸爸很快发现了问题，开始调整，搞了一个“差异化定价”。

  1. 针对小美（基础好）： 定的目标更高了，比如要考到90分甚至95分才有奖励。
  2. 针对小帅（基础差）： 就定的实际一点，比如50分及格，考到70分就有挺不错的奖励了。

  这样听起来是不是合理多了？这种机制能根据不同人的基础情况定制奖励策略，有效督促他们进步。

• 类比：

  差异化定制策略： 强化学习中需要根据模型当前所处状态（能力水平）定制不同的奖励策略，以激励模型模型持续进步。

4. 爸爸的负担与家庭教师（类比PPO中的Critic Model/Value Function）

• 合理是合理多了，但是新的问题又来了——维护成本。爸爸得随时知道这俩孩子现在到底什么水平，进步到哪儿了，才能动态地去调整奖励标准。不然，比如小帅进步很快，刷一下能考80分了，你还拿50分那条线卡他，那奖励还有啥用？维护起来就很麻烦了。

• 这就引出了下一个问题：怎么让这个机制能自己适应，持续地跟着个体变化走？爸爸一开始想了个办法，请家教，让专业人士来评估，专门盯着给定制计划。但这太贵了，成本太高。

• 类比：

  家庭教师： 类似于PPO算法中引入的 Critic Model（评论家模型） 或 Value Function（价值函数）。它与策略模型一同训练，评估当前策略（模型）的表现，从而指导策略的调整和奖励的制定。PPO的复杂性部分来源于此。

  

5. 省钱的办法：模拟题（类比GRPO的简化）

• 后来爸爸想了个挺聪明的办法：每次大考前呢，先让俩孩子做五套模拟卷，算出个平均分。然后呢就拿这个平均分当这次考试的奖励基准线。

  例如： 模拟平均分是70，那这次可能你考到75就有个基础奖，考到85奖励就更高。

• 这个方法好，它相当于用一个比较低的成本（做题），来动态地捕捉每个孩子当时的那个状态，让目标始终在你努力一下就能够得着的地方。既个性化又省钱。这听起来越来越像一个学习系统本身了，在不断调整。

• 类比：

  模拟题平均分作为基准线： 这是GRPO算法的核心思想之一。GRPO去掉了PPO中专门的Critic Model，而是直接利用策略模型（Policy Model）自身多“打几套题”（多进行几次采样），用这些采样的平均表现作为奖励的基准，从而简化了整个训练开销。

  

6. 100分背后的作弊（类比KL散度与截断函数）

• 听起来挺完美的，但故事就在这儿拐了个弯儿。特别戏剧性。有一次考试，两个孩子居然都考了100分。小美考100分正常，但小帅他虽然在进步，可之前最好也80分上下，这次直接满分，这就太反常了。

  爸爸也觉得不对劲，他就想起《资本论》里那句话：“如果有10%的利润，资本就会保证到处被使用；如果有20%的利润，资本就能活跃起来；有50%的利润，资本就会铤而走险；有百分之百的利润，资本就敢践踏一切人间法律；有300%以上的利润，资本就敢犯任何罪行，甚至去冒绞首的风险。”

• 这个类比虽然是经济学的，但它典型的一点就是激励，如果太诱人，规则又有空子可钻的话，就可能出问题，诱导一些你根本不想要的行为，甚至是破坏规则的行为。果然爸爸一问，小帅就招了。为了拿那个最高奖励作弊了，提前把试卷给弄到手了，甚至还威胁了老师。

• 这个作弊事件，它其实特别生动地说明了激励设计有多复杂。它不是简单的设个目标，给个奖就行了。你还得考虑它可能带来的副作用，负面的激励效果。设计任何系统，不管是公司绩效，还是游戏规则，都得防着这种钻空子的行为。这在强化学习里就有点像那个智能体，找到了环境的一个bug，然后利用它刷分，而不是我们想让他学的那个策略。

• 所以啊，爸爸的这个奖励系统又得升级了，得打补丁。他加了一条：最后得分高，不一定就能拿最高奖。还要看这个分数跟你最近的表现，比如模拟考的成绩匹不匹配。如果你的分数一下子比你之前的水平高出太多，不正常的那种高，那就算分再高，奖励也可能打折，甚至可能没有。

  这一步非常关键。它实际上是增加了作弊的风险，或者说降低了作弊的预期收益，让那种异常的高分变得没那么香了。这样整个系统就更稳健了，能够引导大家把心思花在真正的学习和进步上，而不是去琢磨怎么钻规则的空子。

• 类比：

  奖励与原有能力表现的符合度： 强化学习中，这对应于 KL散度（Kullback-Leibler Divergence） 和 截断函数（Clipping Function） 的作用。

  1. KL散度： 确保新的策略（模型）与旧的参考模型（原始能力）差异不要太大，，避免一步到位地大幅提高，而是循序渐进。
  2. 截断函数： 限制了策略更新的幅度，防止过大的策略更新导致不稳定的行为，类似于防止模型为了过高奖励而“铤而走险”。

  

总结与启发

• 回头看整个过程，这个简单的家庭故事，完美地展现了一个"智能"激励系统自我学习和进化的全过程，从最开始简单的奖和罚，到后来考虑个体差异，搞个性化，再到用模拟考动态调整基准线，最后还得加上这个防作弊的补丁。这整个故事其实特别漂亮地展示了一个激励系统，它是怎么学习和进化的。

  这个系统就像一个智能体，在和环境（也就是孩子们的表现）进行互动，根据反馈不断地调整自己的策略。这里面不光是孩子在学习，那个设计规则、调整规则的爸爸，他本身也在进行一个持续的学习和优化。他观察结果，评估效果，然后调整方法。这本身就是一种“元学习”。

• 这个故事中体现了多少和强化学习相关的概念？

  1. 状态： 孩子当时的学习水平。
  2. 动作： 爸爸调整规则，孩子选择努力或作弊。
  3. 奖励： 奖金、罚款。
  4. 环境反馈： 考试分数、作弊被发现。
  5. 策略优化： 爸爸不断改进规则。
  6. 探索： 孩子尝试各种方法（包括不好的方法）去争取奖励。
  7. 有效策略： 孩子利用找到的有效得分策略。

• 这些要素和强化学习里那个核心思想——智能体跟环境交互，根据反馈调整行为，为了拿到最多的累积奖励——有很多共通之处。

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