GRPO训练的时候，会产生大量重复内容，如何调参改进

一、GRPO是什么？

GRPO是PPO（Proximal Policy Optimization）的一种变体。它和DPO（Direct Preference Optimization）一样，都属于免强化学习（RL-free）的对齐方法，但思路却截然不同。

• DPO的核心思想是：通过一个巧妙的数学变换，将RLHF中的奖励建模问题，直接转化为一个静态的、基于偏好数据的监督学习问题。它训练的是一个策略模型，使其更倾向于选择“胜出”的回复（winning response）。
• GRPO的核心思想则是：保留PPO的优化框架，但简化其复杂的奖励建模和价值函数估计过程。它通过在一个“组”（Group）内对多个候选回复进行相对排序，来构造一个更稳定、更高效的策略梯度信号。

简单来说，GRPO可以看作是PPO的轻量化、实用化版本，它试图在保持PPO强大优化能力的同时，规避其训练不稳定、实现复杂的问题。

二、重复内容的罪魁祸首：不是单一参数，而是“正反馈循环”

很多人第一反应是去调整某个超参数，比如temperature、top_p或者kl_coeff。但我要告诉你，重复内容的根本原因，不在于任何一个孤立的参数，而在于GRPO训练机制与LLM自回归生成特性结合后，形成的一个“正反馈循环”（Positive Feedback Loop）。

让我们一步步拆解这个循环是如何形成的：

1. 自回归生成的“路径依赖”特性

LLM是自回归模型，它逐个token地生成文本。这意味着，已经生成的token序列会强烈影响下一个token的预测分布。一旦模型在早期生成了一个倾向于重复的模式（比如连续输出“好”），这个模式就会被“锁定”，后续的生成会越来越倾向于延续这个模式，因为模型认为这是“高概率”、“连贯”的路径。

2. GRPO的奖励信号放大了“安全”但“平庸”的行为

在GRPO中，模型会为同一个prompt生成多个（比如4个）候选回复。然后，根据一个偏好模型（或人工标注）对这些回复进行排序，计算出每个回复的相对优势（Advantage）。
问题就出在这里：
对于一个没有明确好坏之分的prompt，或者当模型能力不足以生成高质量回复时，那些“安全”、“无害”但“平庸”甚至“重复”的回复，往往能获得相对较高的排序。
为什么？

• 低风险：重复内容通常语法正确，不会产生事实性错误或冒犯性言论，因此在偏好判断中被视为“更安全”。
• 高概率：如前所述，重复模式是LLM语言模型中的一个高概率区域。在采样过程中，这类回复更容易被生成出来，并且看起来“更流畅”。

当GRPO的策略梯度更新时，它会强化那些获得高排序的回复所对应的生成路径。
于是，模型就学到了：“哦，原来多说几遍‘好的’，就能得到更高的奖励！” 这就形成了一个正反馈循环：重复 -> 高排序 -> 强化 -> 更重复。

3. 缺乏有效的“探索”与“多样性”约束

标准的GRPO实现，通常只关注于最大化偏好奖励，而没有显式地引入对生成多样性的约束。
这与PPO中通过entropy bonus（熵奖励）来鼓励探索的机制不同。
GRPO为了简化，往往省略了这一项，或者其默认值非常小，不足以对抗上述的正反馈循环。

三、关键影响因素与调参指南

虽然根本原因是机制性的，但我们可以通过调整一些关键组件和参数来有效缓解这个问题。下面我列出几个最重要的“杠杆”：

1. KL散度正则项系数

(beta 或 kl_coeff)这是最重要的一个参数。KL散度项的作用是防止新策略（current policy）偏离旧策略（reference policy，通常是SFT模型）。
如果这个系数太小，模型就会为了追求更高的奖励而“放飞自我”，很容易陷入重复的局部最优。如果太大，模型又会过于保守，学不到新东西。

• 调参建议：
  不要使用默认值！很多开源实现的默认beta值（如0.1）对于防止重复来说太小了。
  尝试更大的值，比如从0.5开始，逐步增加到1.0甚至2.0，观察重复现象是否减轻。
  一个经验法则是，当你发现模型输出变得过于“死板”、缺乏创造性时，说明beta可能过大了；如果重复严重，则说明beta过小。

2. 候选回复的采样策略

GRPO依赖于从当前策略中采样多个候选回复。如果采样过程本身就缺乏多样性，那么所有候选回复可能都大同小异，都在重复，排序也就失去了意义。

• 解决方案：
  提高采样温度（temperature）：在GRPO的采样阶段，使用比推理阶段更高的temperature（比如1.0-1.5），可以增加候选回复的多样性，让排序器有更多“好素材”可以挑选。
  结合核采样（top_p）：设置一个合理的top_p（如0.9），避免采样到过于离谱的低概率token，同时保留一定的随机性。

3. 引入显式的多样性或重复惩罚

这是最直接的方法。我们可以在GRPO的损失函数中，显式地加入一个针对重复的惩罚项。代码示例（概念性）：

4. 改进偏好信号的质量

如果偏好数据本身就存在问题——比如标注者倾向于给那些“礼貌但空洞”的重复回复打高分——那么再好的算法也无法学到好的行为。确保你的偏好数据集鼓励的是信息丰富、有实质内容的回复，而不是无意义的客套话。

四、超越调参：架构层面的思考

除了上述调参技巧，我们还可以从更宏观的角度思考如何从根本上解决这个问题。

1. 采用“课程学习”（Curriculum Learning）

不要一开始就用最难的、最容易引发重复的prompt来训练。可以先用一些结构清晰、答案明确的指令数据进行微调，让模型建立起“提供有价值信息”的习惯，然后再逐步引入更开放、更模糊的prompt。

2. 结合检索增强（RAG）

对于很多知识型问答，重复往往是因为模型“不知道该说什么”，只能用安全词填充。如果能结合RAG，在生成前先检索到相关知识，为模型提供“弹药”，它自然就能生成更有信息量的内容，从而避免重复。