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大模型GRPO算法—从PPO到群组相对策略优化的技术演进.docx
资料介绍
大模型GRPO算法——从PPO到群组相对策略优化的技术演进
——2026年强化学习训练技术的核心突破
一、引言
GRPO（Group Relative Policy Optimization，群组相对策略优化）是DeepSeek团队在DeepSeek-R1中提出的强化学习算法，是大模型对齐技术领域的重要创新。与传统PPO算法需要维护一个与策略模型同等规模的"评论家"（Critic）模型不同，GRPO通过组内相对比较的方式估算优化方向，大幅降低了显存占用和训练复杂度。GRPO的成功应用使DeepSeek-R1在数学、代码等推理任务上展现出与OpenAI o1系列相媲美的能力。本文系统梳理GRPO的技术原理、实现细节和工程实践。
二、从RLHF到GRPO的技术演进
2.1 RLHF的工程复杂性
传统RLHF（PPO）需要同时维护四个模型：策略模型（Policy Model）、参考模型（Reference Model）、奖励模型（Reward Model）和价值模型（Value Model/Critic）。这对显存和算力都提出了极高要求，训练过程超参数敏感，极易出现不稳定性。
2.2 GRPO的核心创新
GRPO的核心洞察是：不需要一个独立的Critic模型来评估每个生成步骤的价值，而是通过让模型对同一个问题生成多个回答，在组内进行相对比较，估算每个回答的"优势"。这种"组内PK"的方式：
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