什么是自强化学习优化算法（GRPO）

自强化学习优化算法（GRPO，Group Relative Policy Optimization）是一种基于Proximal Policy Optimization（PPO）框架的改进算法，由DeepSeek团队提出，旨在解决大规模语言模型（LLM）训练中的资源消耗问题以及传统PPO算法在大规模模型训练中遇到的数值不稳定问题。

核心思想与特点

GRPO的核心思想是通过组内相对奖励机制来优化策略模型，而非依赖于价值函数模型（Value Function Model）或批评家模型（Critics）。这种方法显著降低了内存使用和计算开销，同时提高了训练效率和模型性能。具体来说：

1. 组内相对奖励：GRPO从旧策略生成多个候选输出，然后通过组分数计算相对优势，从而避免了对复杂价值函数的需求。
2. 动态梯度正则化：通过引入KL散度正则化，确保模型更新的稳定性，避免训练过程中出现过拟合或发散现象。
3. 多候选值优化：通过生成多个候选输出并比较其性能，GRPO能够更高效地探索最优解，尤其适用于需要复杂推理的任务，如数学推理、代码生成等。

工作流程

GRPO的工作流程包括以下关键步骤：

1. 采样与奖励评分：针对每个输入问题，当前策略模型生成多个候选输出，并对这些输出进行评分。
2. 计算相对优势：通过组分数计算每个候选输出相对于平均输出的优势值（Advantage），作为优化目标。
3. 策略更新：根据相对优势值最大化GRPO目标函数，调整策略模型参数。
4. KL散度正则化：在更新过程中加入KL散度项，确保模型更新的稳定性。

应用场景与优势

GRPO特别适用于大规模语言模型的训练任务，尤其是在推理能力提升方面表现突出。其主要优势包括：

1. 资源效率：无需额外的价值函数模型，减少了内存和计算资源的消耗。
2. 训练稳定性：通过动态梯度正则化和KL散度控制，提高了训练过程的稳定性。
3. 高效性：相比传统PPO算法，GRPO在数学推理、代码生成等复杂任务中表现出更快的收敛速度和更高的准确率。

实际案例

在DeepSeek-R1模型中，GRPO被用于优化大型语言模型的推理能力。例如，在数学推理任务中，GRPO显著提升了模型的准确率和推理速度，同时降低了训练成本。

总结

GRPO是一种高效且易于实现的强化学习算法，通过组内相对奖励机制和动态梯度正则化优化策略模型。它不仅解决了传统PPO算法在大规模模型训练中的资源消耗问题，还显著提升了模型的推理能力和训练稳定性。这一算法为大规模语言模型的优化提供了新的方向，并已在多个复杂任务中展现出卓越性能