纸张系统剖析了 DeepSeek提出的组相对策略优化（GRPO）算法，围绕其提出背景、核心机制、技术流程、优势特点、威胁挑战及未来潜力展开深入探讨，全面揭示该算法在大语言模型强化学习训练中的创新价值与应用前景，促使人工智能与开发者更深入地理解并有效运用这一前沿方法。一、引言近年来，大语言模型（LLM）在自然理解语言与生成领域取得了突破性进展，广泛应用对于问答、翻译、创作等场景，面对数学推理、程序生成等需要深度逻辑推导的任务，模型仅靠预训练与监督完成难以达到理想表现。强化学习成为提升模型推理能力的关键路径。经典算法如近端策略优化（PPO）虽然广泛应用，但其依赖价值网络进行策略评估，在大训练模型中暴露出高计算和更新瓶颈等问题。为突破这些瓶颈，DeepSeek提出组相对优化策略（GrouprelativePolicy）优化，GRPO），放弃传统价值网络，引入基于组内比较的相对学习机制，显着提升了训练效率与稳定性，为大型模型的强化学习提供了新范式。

二、GRPO的提出背景与动因（一）复杂任务对推理能力的更高要求，在数学解题、代码编写等任务中，模型需具备多步推理、逻辑规划与错误修正能力。此类任务的答案空间庞大，且正确性依赖于过程的中间性。传统训练难以有效方式每一步监督推理质量，而强化学习可通过奖励信号引导模型探索高质量路径。然而，如何设计、稳定的强化学习框架，设置适用于参数规模庞大的语言模型，成为前瞻性待解决的问题。

（二）传统方法的预设缺陷1.价值网络带来的资源负担

PPO 等算法需要维持一个独立的价值网络（Critic）来估计价值，该网络与策略网络（Actor）完成训练。在百亿甚至千亿参数的模型中，价值网络的训练不仅增加显着的存占用，还需要额外的反向传播计算，显着拉长训练周期，限制了迭代速度。绝对奖励引发的策略震荡

PPO使用绝对神经信号进行策略更新，当思维导图在不同样本间大幅增加时，梯度更新方向易受干扰噪声，导致策略循环跳变。尤其在长序列生成任务中，微小偏差可能逐层放大，导致输出上述预期，影响训练收敛性。

（三）GRPO的设计初期主要针对问题，GRPO的设计目标明确：以降低计算负担为网络价值，采用相对评估提升更新稳定性，并保证算法在大规模模型上具备良好的可扩展性。通过重构优势函数的计算方式，GRPO实现了更、鲁棒的策略优化路径。

三、GRPO的核心技术机制（一）分组采样（Group Sampling）GRPO 的核心位于“组内比较”。对于每个输入问题，算法从当前策略中采集采样多个响应（如4–8）个），构成一个响应组。这些响应代表了模型对同一问题的不同的连通路径或表达方式。例如，在解数学题时，生成使用代数法、几何法或枚举法的不同解答。该机制可能外部评估器，只需通过组内多样性即可提供丰富的学习信号，为后续相对评估奠定基础。

（二）归一化相对奖励（Normalizedrelative Reward）GRPO不依赖绝对奖励值，而是计算组内的相对优势。

具体步骤如下：首先，根据任务定义的奖励函数（如正确性、代码可运行性）为每个响应打分；其次，对组内奖励进行标准化处理：Advantage = (reward − μ) / σ，其中 μ 和 σ这一操作实现了两个关键：一是消除了不同问题间变量的差值的影响，使优势信号跨组比可；二是突出了相应间的相对优劣，使模型更关注“在同类方案中哪个效果更好”，而不是“绝对得分是多少”，从而增强学习的鲁棒性。

（三）KL散度正则化（KL Divergence Regularization）为防止策略更新过远，GRPO在损失函数中引入KL散度惩罚项，约束策略与参考策略（通常为监督后的初始模型）之间的差异。KL散度减缓两个概率分布的“距离”，其惩罚作用实际上为策略更新设置“安全边界”。当新策略在某令牌时 上的生成概率与旧策略差异过大时，损失函数将施加额外惩罚，捕捉动作频率。有效避免了模型在探索过程中丢失了已有知识，保证了训练过程的振荡性，尤其在生成规范代码或严谨推理文本时关键。

四、GRPO的训练流程（一）响应采样对每个输入提示（提示），利用当前策略模型工具多个生成备用输出，这相应组。采样策略可采用温度采样或核采样（核）

（二）奖励分配根据任务目标设计奖励函数，对响应每个数学进行评分。例如，在任务中，奖励可基于最终答案是否正确、步骤是否合规；在代码任务中，奖励可结合代码是否通过测试是否、是否符合PEP8 规范等。

（三）优势计算对每组响应的奖励进行归一化，得到每个响应的优势值。优势值为正，表示该响应响应组内平均水平；为负则反之。该值将作为策略梯度更新的权重。

（四）策略更新采用策略缓冲方法（如REINFORCE）更新模型参数，目标是提升高优势响应的生成概率，同时降低低优势响应的概率。更新过程中，KL惩罚项被加入损失函数，控制策略变化幅度。

（五）迭代优化重复上述，渐进迭代，调理模型性能收敛流程。训练过程中需要监控平均奖励、KL散度、响应多样性等指标，确保学习过程健康稳定。

五、GRPO的核心优势与创新（一）免网络，显着降低计算前GRPO最大的创新已经完全放弃了价值网络。传统PPO需要同时Actor和Critic，而训练GRPO 策略模型本身即可完成评估与更新，节省了约 30–50 这一特性使得在有限硬件条件下训练大模型成为可能，提高了强化学习的准入梯度。

（二）相对优势提升训练稳定性通过组内归一化，GRPO将学习信号从“绝对得分”转化为“相对排序”，有效抑制了增益噪声则的影响。结合KL正化，策略更新更加平滑，避免了传统方法中常见的性能震荡现象。实验表明，GRPO在长链推理任务中更强的收敛性与鲁棒性。

（三）广泛的任务遵循GRPO不依赖特定任务结构，只需能够定义奖励函数，即可评价各类生成任务。在数学推理、代码生成、文本摘要、对话生成等任务中均表现。其通用性使得成为优秀模型强化的“即插即用”组件，具备高度实用价值。

（四）良好的可扩展性GRPO的高效算法结构简洁，易于配件化。在多个训练中，可将不同样本的响应组分配至多个GPU处理，最后汇总增量进行更新。该特性可以无缝集成到现有大规模训练框架中，支持千亿级模型的强化学习。

六、面临的挑战与前期（一）奖励函数设计任务高GRPO 的成绩高度依赖于奖励函数的质量。如果奖励信号不准确或存在偏差，模型可能学习到错误行为。例如，在数学任务中，如果奖励答案最终正确而忽略过程，模型可能学会“猜测答案”而不是真正的推理。度、可解释、抗投机的奖励函数仍需领域专家深度参与。

（二）采样成本以获得有效的组内对比，需生成多个响应，增加了推理计算量。尤其在长文本生成任务中，采样前锋显着。未来可通过引入引入采样、响应复用或增量技术优化采样效率。

（三）组内多样性不足的风险若采样策略集中过度，组内响应可能高度收缩，导致相对评估失效。例如，多个代码响应均采失效利用相同的算法，模型无法学习到更优的替代方案。需要在采样阶段引入多样性机制，如鼓励探索不同的解法路径，或对重复响应进行去重。

七、典型应用场景（一）数学推理DeepSeek-R1模型在 AIME 2024 数学竞赛中取得 71.0 的 通过@1准确率，多数投票后达到86.7，充分验证了GRPO在数学推理中的有效性。通过生成多种解法并进行组内优选，模型渐进式掌握复杂问题的解题策略，提升逻辑严谨性与泛化能力。

（二）代码生成在代码生成任务中，GRPO引导模型探索不同算法范式（如梯度 vs迭代），并通过运行结果反馈优化代码质量。实验显示，经

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