应该可以秒懂 | 白话DeepSeek R1的GRPO强化学习算法：原理、图解、视频-优快云博客

GRPO (Group Relative Policy Optimization) 算法核心思想：

想象一下，老师在教一个学生写作文。传统的强化学习方法（比如PPO）会给学生的每一句话打分，告诉他这句好，那句不好。但 GRPO 不这么做，它更像是一位“佛系”老师：

不看过程，看结果： GRPO 不会逐句指导学生，而是让学生一口气写完几篇不同的作文（一组作文）。
几篇作文一起比较： 然后，老师把这几篇作文放在一起比较，根据一个预先定好的规则（基于规则的奖励模型），评判哪篇作文整体上更好。
规则说话： 这个规则可能很简单，比如看作文是否通顺、有没有错别字（对于数学题，就是看答案对不对；对于编程题，就是看代码能不能跑通）。
鼓励“好作文”，抑制“差作文”： 老师会告诉学生，你这次写的这几篇里，哪几篇相对好一些，以后多照着这个路子写。哪几篇差一些，以后别这么写了。至于具体怎么写出来的，老师不太关心。
“稳定” 提升： 每次提升都比较稳妥，不会让学生的写作水平突然变得很奇怪。尽量保持原有的答题能力，上一篇文章说的KL散度能帮忙“稳定”。

关键点：

基于规则的奖励模型： GRPO 的“打分”标准是事先定好的规则，而不是像 PPO 那样，需要训练一个专门的“打分模型”。
奖励结果，不奖励过程： GRPO 看最终答案的好坏，不关心答案是怎么一步步推导出来的。这个可以避免Reward Hacking （感兴趣的可以去看看前OpenAI算法科学家写的博客 https://lilianweng.github.io/posts/2024-11-28-reward-hacking/ ）。
组内相对优势： GRPO 关注的是一组答案之间的相对好坏，而不是每个答案的绝对分数。
效率高，节省资源: 不用像PPO一样训练价值模型。

总的来说，GRPO 就像一个“结果导向”的老师，它用一套简单的规则来评价一组不同的结果，然后鼓励学生朝着相对好的方向去努力。

下面这张小抄图以非常容易理解的方式展示了GRPO算法。它是两个作者图的拼接，上半部分我找到了作者（credit to hesam@x），下半部来自这儿 https://huggingface.co/docs/trl/main/en/grpo_trainer , 没写作者， Anyway, credit to huggingface.)

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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