GRPO：让大模型对齐更高效的优化方法

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在大语言模型（LLM）的训练与对齐过程中，如何在保证模型性能的同时提升训练效率，一直是学界和工业界关注的焦点。常见的方法有 PPO（Proximal Policy Optimization） 和 DPO（Direct Preference Optimization），但它们各自也有一些局限性。最近提出的 GRPO（Group Relative Policy Optimization），则在这方面提供了一种新的思路。本文将从概念、原理、对比和应用场景四个角度，带你了解这一方法。

阅读本文时，请带着这三个问题思考：

  1. GRPO和PPO有什么区别？
  2. GRPO 的基本原理是什么？
  3. GRPO有哪些应用场景？

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1. 什么是 GRPO？

GRPO，全称 Group Relative Policy Optimization，是一种用于训练大模型的 对齐优化方法。它的核心目标是：在不依赖复杂的价值函数（value model）的情况下，通过分组比较和相对奖励机制来指导模型学习用户偏好。

GRPO最初在 DeepSeekMath 中提出，用于提升模型在开放域数学问题上的推理能力，后扩展至 DeepSeek-R1 等通用推理模型。结合LoRA（低秩适配）技术，GRPO可在消费级GPU上微调小模型，降低了RLHF门槛。

相比传统的 RLHF（基于强化学习的对齐方式），GRPO 不需要额外训练一个 reward model，而是通过 成组样本比较 的方式来决定哪些输出更优，从而引导模型参数的更新。这使得它在效率、稳定性和实现难度上，都有一定优势。

2. GRPO 的核心原理

GRPO 的关键思想是：

  • 成组比较：不再是单一候选的奖励评估，而是将多个模型输出放在一起进行比较。
  • 相对奖励：并不是给绝对分数，而是通过组内排序来决定哪个输出更好。
  • 优化目标：利用这些相对偏好，更新策略，使模型更倾向于生成高质量的输出。

具体来说，假设一个 prompt 有多个 candidate responses，人工或自动打分系统可以对这些响应进行排序。GRPO 会根据排序关系，将更好的响应作为正样本，较差的作为负样本，然后通过相对优势来更新模型。这种方式避免了 PPO 那种需要精确 reward function 的问题，也减少了 DPO 在单对比较下的局限性。

示例代码

# === GRPO 伪代码示例 ===
# 输入：prompt，模型 policy πθ
# 输出：更新后的 policy

for prompt in dataset:
    # 1. 生成一组候选答案（group）
    candidates = [policy.generate(prompt) for _ in range(GROUP_SIZE)]
    
    # 2. 计算每个候选的 reward（如基于偏好模型或规则）
    rewards = [reward_fn(c) for c in candidates]
    
    # 3. 相对奖励：组内减去平均值，突出相对好坏
    baseline = mean(rewards)
    relative_rewards = [r - baseline for r in rewards]
    
    # 4. 计算旧策略概率 (log prob)
    old_log_probs = [old_policy.log_prob(c) for c in candidates]
    new_log_probs = [policy.log_prob(c) for c in candidates]
    
    # 5. 构造目标函数 (类似 PPO，但基于组内相对奖励)
    ratios = [exp(new - old) for new, old in zip(new_log_probs, old_log_probs)]
    objective = mean([
        min(ratio * rel_r,
            clip(ratio, 1-ε, 1+ε) * rel_r)
        for ratio, rel_r in zip(ratios, relative_rewards)
    ])
    
    # 6. 更新参数
    policy.update(objective)

3. GRPO 与 PPO、DPO 的对比

  • PPO
    • 优点：稳定的强化学习优化方法，广泛应用于 RLHF。
    • 局限：需要训练额外的 reward model，成本高，容易引入偏差。
  • DPO
    • 优点：直接基于用户偏好优化，不需要 reward model。
    • 局限：主要依赖成对比较（pairwise），在多候选场景下效率不足。
  • GRPO
    • 优点：结合了两者的优点，支持 组内比较，更好地利用反馈信息；不需要额外 reward model。
    • 价值：在数据利用率、训练稳定性、效率上都有提升。

4. GRPO 的应用场景

GRPO 的应用潜力主要体现在 大模型对齐 的关键任务上：

  • 对话系统优化：通过用户反馈，将模型回答引导得更自然、更符合人类偏好。
  • 内容生成：在文本生成、摘要、翻译等任务中，利用组比较方式高效筛选高质量结果。
  • 多模态模型训练：不仅限于文本，还能扩展到图像-文本生成或视频生成的对齐中。
  • 低成本对齐场景：对于缺乏大规模 reward model 训练资源的团队，GRPO 提供了一条更轻量化的路径。

随着大模型逐渐走向应用落地，GRPO 这种相对简洁高效的优化方法，有望成为主流的对齐工具之一。

最后我们回答一下文章开头提出的三个问题：

  1. GRPO和PPO有什么区别？

PPO训练和维护单独的value model和reward model进行强化学习；GRPO抛弃了独立的value model，通过分组比较和相对奖励机制来指导模型学习用户偏好，GRPO 不需要额外训练一个 reward model，而是通过 成组样本比较 的方式来决定哪些输出更优，从而引导模型参数的更新。

  1. GRPO 的基本原理是什么？

GRPO 会根据排序关系，将更好的响应作为正样本，较差的作为负样本，然后通过相对优势来更新模型。

  1. GRPO 有哪些应用场景？

GRPO适用于计算资源受限，存在客观评价标准（代码、数学、科学等领域，可以通过程序化、确定性的方式来评估生成内容的质量）和需要提升模型推理能力的应用场景。

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