Group Relative Policy Optimization (GRPO)

摘要

深入解析 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 演算法，說明其如何取代 PPO 成為訓練大型推理模型的主流方法。文章闡述 GRPO 透過移除批評家模型來降低記憶體消耗，並提供 PyTorch 實作範例與損失函式細節。

This article explains how GRPO works, its advantages over PPO in reducing memory usage, and provides a PyTorch implementation for training large reasoning models.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• GRPO 透過移除批評家模型，大幅降低訓練大型語言模型的記憶體與計算成本。
• 對比 RLHF 與 RLVR 架構，說明 GRPO 在可驗證獎勵設定中的優勢與應用。
• 提供 PyTorch 程式碼範例，詳細展示 GRPO 損失函式的計算邏輯與關鍵步驟。

提到的工具與公司

• PyTorch
• DeepSeek-R1
• Qwen-3-32B
• TRL

適合誰看

正在研究或實作大型語言模型強化學習、特別是大型推理模型訓練的開發者與研究者。

摘要依據

講者

Cameron R. Wolfe

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