大模型Post-training优化新趋势：GRPO算法深度解析（小白程序员必备，建议收藏）
GRPO是由DeepSeek团队提出的大模型Post-training优化算法，旨在解决传统强化学习方案如PPO存在的效率问题。它通过组内样本相对比较替代绝对价值估计，简化训练流程，提升计算效率。GRPO包含策略模型、参考模型和奖励模型三部分，有效避免PPO算法中复杂的调度和资源浪费，是大模型优化的重要方向。
大语言模型主流的强化学习方案RLHF分为两大技术路线：
以PPO为代表的On Policy技术路线
PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化），是OpenAI在2017年提出的一种策略梯度类算法，旨在解决传统策略梯度算法（如TRPO）存在的更新步长敏感和样本利用率低等问题。具体来说，PPO引入了一个裁剪的目标函数，通过限制策略更新的幅度，确保新策略与旧策略的差异在可控范围内。
PPO每次训练都会基于自生成的Actor Model和Critic Model，它们是两个独立的神经网络，一起训练，但分工不同，一个负责做事，一个负责打分。
DPO（Direct Preference Optimization, 直接偏好优化），是由斯坦福大学等研究团队于2023年提出的一种偏好优化算法。DPO精简了强化学习的环节，直接用大模型在偏好数据上排序正确的损失进行学习，提升效率的同时，避免了舍近求远训练reward model带来的损失。
DPO主要是基于已标注好的数据进行分析，根据之前行为策略收集的数据来评估或改进当前不同的行为策略。简单来说，就是用过去的经验来指导现在的决策。
GRPO算法诞生的背景
在DeepSeek GRPO出来之前，大部分大语言模型的后训练方案都是用On Policy为代表的PPO算法强化学习，Actor Model相当于运动员，Critic Model相当于裁判员。在网络模型训练过程中，运动员需要不断的修改、更新参数，裁判员得到一个奖励，并跟运动员一起去计算损失函数，通过这种方式不断地迭代。
PPO有一个显著的缺点，需要花资源去请这个「裁判员」。当运动员表现越来越好的时候，裁判员也需要不断更新、提高标准。带来的问题是，在一个大规模并行的万卡集群、集中训练Actor Model和Critic Model的PPO算法，会存在大量复杂、冗余的调度。
放在实际场景中就是需要额外训练一个教师模型。教师模型由于跟实际任务高度绑定，只能从0开始训练，这个难度并不低。
GRPO算法
GRPO算法的核心思想是通过组内样本的相对比较替代传统强化学习中的绝对价值估计，从而简化训练流程、提升计算效率并保持策略优化的稳定性。
大语言模型通常只有最后一个token会被奖励模型打分，很难为训练中的每个中间token评价到底好还是坏。于是DeepSeek推出了GRPO算法，去掉Value Model，直接通过Policy Model，经过Reward Model产生多个答案、多个效果，进行n次采样求均值，作为奖励基线，使得大规模、并行训练变得相对简单。
GRPO有三个核心模块：
Policy Model（策略模型）：想要优化的模型，权重是打开训练的状态。
Reference Model（参考模型）：与Policy Model的初始权重一致。不同的是，整个训练过程Reference Model的权重是不变的，是冻结训练的状态。
Reward Model（打分器）：可以是启发式规则，也可以是模型评分。打分器对Policy Model的回答进行打分，输出一个标量。
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