过去一年，一种名叫 GRPO 的强化学习算法迅速走红。它的出圈，离不开 DeepSeek 等大模型厂商的推动，也引发了不少技术团队的模仿与竞赛。然而，模仿背后是对技术原理的模糊理解，以及对资源成本的盲目投入。
什么是 GRPO？它为什么会流行？
在训练大模型时，最难的问题之一是：如何告诉模型什么样的输出是「好的」？传统监督学习需要给模型喂标准答案，但对于自然语言这类没有唯一正确答案的任务，这种方式显得力不从心。
在传统的 PPO 机制下，模型做出一个行为（比如输出一段文字），系统会给它一个「奖励分」，类似于领导打分：「你做得不错，给你 10 万年终奖。」这个评分是基于固定标准来的，模型自己并不知道别人得了多少，也不太清楚自己做得好不好，只知道自己拿了这个数。
而 GRPO 就不一样了，它并不直接告诉模型「你做得对不对」，而是告诉它「你比别人做得好不好」。你可以把它想成一种带有社交压力的年终奖：它会把所有模型输出的「员工」拉进一个群，告诉大家彼此的年终奖。你以为你拿了 10 万就不错了，结果看到别人拿了 15 万，顿时明白自己还有差距。
这种机制的核心不在于「打分」，而在于「参照」。GRPO 不只是奖励模型本身的表现，更通过对比一批输出之间的好坏，引导模型向表现更好的方向靠近。它不仅关注结果是否优秀，还会考虑模型相对旧版本的变化，通常通过 KL 散度衡量「有没有学偏」——学得太不像原来的自己，就会被拉回来。
相比之下，PPO 更像是闭卷考试，只盯着你自己；而 GRPO 是开放式比拼，谁得分高、谁进步多，大家心里都清楚。所以，GRPO 更灵活、泛化能力更强，也更适配复杂模型。
问题是：它真的适合所有任务吗？
许多团队在没有搞清楚 GRPO 原理的情况下，急于跟风使用，把它强行套在了并不适合的任务上，尤其是那些高度开放、缺乏标准答案的自然语言生成任务。
为什么说不适合？因为强化学习需要准确反馈。比如你让模型打一份报告，如果你都无法量化好与不好的标准，那怎么给它反馈？ 告诉模型「这段话不错，给你打7.5分」听起来简单，实则主观性极强。
自然语言任务本身就充满不确定性：一段回答是否清晰，往往因人而异；逻辑、风格、语气等因素交织，很难建立统一的评分标准。
像数学、计算机编程语言这种人工语言，诞生之初就是为了消除我们说话时的不确定性。现在却要用它来衡量本身就充满模糊性和歧义的自然语言，这几乎不可能。
在样本量不足、反馈机制粗糙的前提下，GRPO 的学习效果就会变得摇摆不定，甚至学偏了。
它更适用于那些目标明确、确定性强的任务，比如将文本转换为结构化配置（如 JSON）、生成特定格式的代码，或判断某个操作是否合规。在这些场景中，结果对错清晰可判，模型可以自动比对输出与预期，快速获得稳定的反馈，从而实现有效优化。而不是把 GRPO 应用在开放问答、自由写作这样的主观领域。
盲目追风，资源消耗巨大
由于对 GRPO 认识不足，不少团队为了追上「强化学习的风」，开始大规模部署资源。
某工程部门曾表示，有些训练任务理论上仅需不到百张卡即可完成，但实际某部门申请却高达千张，仅为早点完成训练，资源使用效率堪忧。
这不仅造成了 GPU 资源挤兑，还影响了其他基础任务的正常排期。而最终，这些训练任务的结果并没有达到预期，模型性能并未提升，反而让整个团队投入越多、效果越差。
更关键的是，很多项目负责人并不在意最终效果，他们只需要一个「我们用了 GRPO」的技术标签来向上交差。
微调就不香了吗？
一些人之所以迷恋 GRPO，是因为它听起来更高级。相比之下，传统微调（fine-tuning）似乎显得「土」，没有技术标签的光环。
但真相是——如果目标足够明确、数据质量够高，微调完全可以实现良好效果。很多应用场景，根本不需要强化学习那套复杂流程，用了反而更糟。
技术最终是为业务服务，不是为了展示汇报服务。一个能完成任务的微调模型，胜过一堆堆着 GPU 卡跑出来却没效果的「强化作品」。
训好模型最后还是要回归理性、审慎。
本文首发言辞之间，同步稀土掘金。
