GRPO (Group Relative Policy Optimization) 算法核心思想：

想象一下，老師在教一個(gè)學(xué)生寫作文。傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法（比如PPO）會(huì)給學(xué)生的每一句話打分，告訴他這句好，那句不好。但 GRPO 不這么做，它更像是一位“佛系”老師：

1. 不看過(guò)程，看結(jié)果：GRPO 不會(huì)逐句指導(dǎo)學(xué)生，而是讓學(xué)生一口氣寫完幾篇不同的作文（一組作文）。
2. 幾篇作文一起比較：然后，老師把這幾篇作文放在一起比較，根據(jù)一個(gè)預(yù)先定好的規(guī)則（基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)模型），評(píng)判哪篇作文整體上更好。
3. 規(guī)則說(shuō)話：這個(gè)規(guī)則可能很簡(jiǎn)單，比如看作文是否通順、有沒(méi)有錯(cuò)別字（對(duì)于數(shù)學(xué)題，就是看答案對(duì)不對(duì)；對(duì)于編程題，就是看代碼能不能跑通）。
4. 鼓勵(lì)“好作文”， 抑制“差作文”：老師會(huì)告訴學(xué)生，你這次寫的這幾篇里，哪幾篇相對(duì)好一些，以后多照著這個(gè)路子寫。哪幾篇差一些，以后別這么寫了。至于具體怎么寫出來(lái)的，老師不太關(guān)心。
5. “穩(wěn)定” 提升：每次提升都比較穩(wěn)妥，不會(huì)讓學(xué)生的寫作水平突然變得很奇怪。盡量保持原有的答題能力，上一篇文章說(shuō)的KL散度能幫忙“穩(wěn)定”。?

關(guān)鍵點(diǎn)：

• 基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)模型：GRPO 的“打分”標(biāo)準(zhǔn)是事先定好的規(guī)則，而不是像 PPO 那樣，需要訓(xùn)練一個(gè)專門的“打分模型”。
• 獎(jiǎng)勵(lì)結(jié)果，不獎(jiǎng)勵(lì)過(guò)程：GRPO 看最終答案的好壞，不關(guān)心答案是怎么一步步推導(dǎo)出來(lái)的。這個(gè)可以避免Reward Hacking （感興趣的可以去看看 前OpenAI算法科學(xué)家寫的博客 https://lilianweng.github.io/posts/2024-11-28-reward-hacking/ ）。
• 組內(nèi)相對(duì)優(yōu)勢(shì)：GRPO 關(guān)注的是一組答案之間的相對(duì)好壞，而不是每個(gè)答案的絕對(duì)分?jǐn)?shù)。
• 效率高，節(jié)省資源:  不用像PPO一樣訓(xùn)練價(jià)值模型。

總的來(lái)說(shuō)，GRPO 就像一個(gè)“結(jié)果導(dǎo)向”的老師，它用一套簡(jiǎn)單的規(guī)則來(lái)評(píng)價(jià)一組不同的結(jié)果，然后鼓勵(lì)學(xué)生朝著相對(duì)好的方向去努力。

下面這張小抄圖以非常容易理解的方式展示了GRPO算法。它是兩個(gè)作者圖的拼接，上半部分我找到了作者（credit to hesam@x），下半部來(lái)自這兒 https://huggingface.co/docs/trl/main/en/grpo_trainer , 沒(méi)寫作者， Anyway, credit to huggingface.)

本文轉(zhuǎn)載自??后向傳播??，作者： 張發(fā)恩