🧠 从思维到行动：GRPO 与强化学习的奇妙旅程

在人工智能领域，如何让机器「思考」一直是研究者们追逐的终极目标之一。DeepSeek 的研究团队通过一项名为 GRPO（Group Relative Policy Optimization） 的创新算法，成功为 AI 模型赋予了更强大的推理能力。这篇文章将带你深入探索 GRPO 的工作原理、与传统方法的对比，以及它如何改变了强化学习（Reinforcement Learning, RL）的格局。

🌟 GRPO 的诞生：从 PPO 到 GRPO 的进化

在强化学习中，最常见的优化算法之一是 PPO（Proximal Policy Optimization），它通过引入价值函数模型，帮助模型在训练过程中更高效地调整策略。然而，PPO 的代价是高昂的内存和计算需求，这对资源有限的研究者来说并不友好。

于是，DeepSeek 的研究者们提出了 GRPO，一种无需价值函数模型的优化算法。通过直接优化响应的相对得分，GRPO 显著降低了内存和计算成本，使得在普通硬件上训练大型模型成为可能。例如，使用 GRPO，你可以在 仅 7GB VRAM 的 GPU 上训练一个推理模型，而无需昂贵的多卡集群。

🧩 GRPO 的核心机制：让模型学会「思考」

GRPO 的工作原理看似简单，却充满智慧。以下是它的核心步骤：

生成响应组：模型为每个输入生成一组可能的响应。
评分机制：通过预设的奖励函数对每个响应进行评分，而非依赖传统的 LLM（大语言模型）奖励模型。
计算平均分：对整个响应组的得分取平均值。
相对优化：将每个响应的得分与组平均分对比，强化得分较高的响应。

通过这种方式，GRPO 引导模型偏向更优质的响应，而无需依赖大量的标注数据或复杂的价值函数模型。

🧪 案例分析：从简单数学到复杂推理

假设我们希望模型解决以下问题：

问题 1：1+1 等于几？
- 思考过程：模型生成一系列推理链条，最终回答「2」。
问题 2：2+2 等于几？
- 思考过程：模型再次生成推理链条，最终回答「4」。

在传统方法中，研究者需要收集大量数据来训练模型生成完整的推理过程。而 GRPO 则通过奖励函数直接优化模型的推理能力。例如：

如果答案正确，奖励 +1；
如果单词拼写错误，扣分 -0.1；
如果格式不符合要求，扣分 -0.2。

这种灵活的奖励机制使得 GRPO 能够自动引导模型生成高质量的推理链条，显著提升了 AI 的推理能力。

🚀 GRPO 的实际应用：从理论到实践

🖥️ 硬件需求：让推理训练触手可及

GRPO 的一大亮点是其低硬件需求。以下是一些实际案例：

使用 Phi-4（14B 参数模型），你只需 15GB VRAM 即可进行训练。
使用 Qwen2.5（3B 参数模型），最低仅需 7GB VRAM。

相比之下，传统方法往往需要多张 A100 GPU（每张 80GB VRAM）才能完成类似的任务。

此外，GRPO 还支持 QLoRA 和 LoRA 等轻量化微调技术，使得在普通硬件上训练大型模型成为可能。

📚 数据需求：少即是多

与传统方法需要大量标注数据不同，GRPO 的训练更依赖于优秀的奖励函数，而非海量数据。例如，在实验中，研究者仅使用了 GSM8K 数据集 和 100 步训练，就让 Phi-4 模型学会了生成「思考 token」（即推理链条）。

⏱️ 训练时长：灵活可控

虽然 GRPO 的最佳效果通常需要至少 300 步训练，但研究者可以根据需求随时停止训练。更长时间的训练往往会带来更好的结果，但即使是短时间的训练也能显著提升模型性能。

🎯 奖励函数：GRPO 的秘密武器

在 GRPO 中，奖励函数是模型优化的核心。以下是一些常用的奖励函数示例：

correctness_reward_func：奖励完全匹配的答案。
int_reward_func：鼓励生成整数答案。
soft_format_reward_func：允许轻微格式错误的同时检查结构。
strict_format_reward_func：严格要求响应格式与提示匹配。
xmlcount_reward_func：确保响应中包含正确数量的 XML 标签。

通过灵活组合这些奖励函数，研究者可以根据具体任务定制优化目标，从而最大化模型性能。

🌌 vLLM 的结合：推理与训练的双赢

GRPO 的另一个亮点是其与 vLLM（高效语言模型推理框架） 的无缝结合。这种结合带来了以下优势：

高效推理：在 1x A100（40GB VRAM）上，vLLM 可以实现每秒生成 4000 tokens 的推理速度。
内存优化：通过消除双重内存占用，vLLM 显著降低了模型加载的内存需求。例如，使用 Llama 3.1（8B 参数模型） 时，vLLM 可节省约 5GB VRAM。
训练与推理同步：研究者可以在训练模型的同时进行推理测试，大幅提升工作效率。

以下是使用 vLLM 的代码示例：

pip install unsloth vllm
from unsloth import FastLanguageModel

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = "unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct",
    fast_inference = True,
)

model.fast_generate(["Hello!"])

🧠 GRPO 的未来：让 AI 更聪明

DeepSeek 的研究者们通过 GRPO 展示了 AI 推理能力的无限可能。从简单的数学问题到复杂的逻辑推理，GRPO 为 AI 模型的训练开辟了一条全新的道路。

未来，随着硬件性能的提升和算法的进一步优化，GRPO 有望在更多领域发挥作用，例如：

教育：为学生提供个性化的学习建议。
医疗：辅助医生进行诊断和治疗决策。
科研：帮助科学家解决复杂的理论问题。

📚 参考文献

Unsloth Documentation: Reasoning – GRPO & RL
DeepSeek Blog: R1 Reasoning
OpenAI: Proximal Policy Optimization

GRPO 的出现不仅让 AI 更聪明，也让研究者的工作变得更加高效。或许在不久的将来，我们将看到更多基于 GRPO 的创新应用，为人类社会带来更多惊喜！