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  • 详解DeepSeek-R1核心强化学习算法：GRPO - 知乎
    为了解决这些问题，我们提出了 Group Relative Policy Optimization (GRPO)，不再需要像PPO那样加入额外的价值函数近似，而是直接使用多个采样输出的平均奖励作为Baseline，显著减少了训练资源的使用。
  • 【强化学习】深度解析 GRPO：从原理到实践的全攻略_grpo详解-CSDN博客
    GRPO（群组相对策略优化）是一种高效的大语言模型强化学习微调算法，通过组内相对比较和去价值网络设计，显著降低了传统PPO的计算开销。 其核心创新在于利用组内响应奖励的归一化比较替代绝对价值估计，结合KL散度惩罚和策略裁剪机制确保训练稳定性。
  • 深入理解 GRPO 强化学习:从 PPO 到 Group Relative Policy Optimization
    深入理解 GRPO 强化学习:从 PPO 到 Group Relative Policy Optimization 当 DeepSeek-R1 横空出世,以开源姿态挑战 OpenAI 的 o1 模型时,整个 AI 社区都在关注一个问题:他们是如何做到的?答案的关键之一就是 GRPO (Group Relative Policy Optimization) —— 一种更高效的强化学习算法。
  • 使用 TRL 中的 GRPO 对 LLM 进行推理的后期训练
    在本笔记本中，我们将指导您使用在 DeepSeekMath 论文 中引入的 群组相对策略优化 (GRPO) 方法对大型语言模型 (LLM) 进行后期训练。 GRPO 在 扩展测试时计算以进行扩展推理 方面特别有效，使其成为解决复杂任务（例如数学问题解决）的理想方法。
  • GRPO Trainer - Hugging Face
    To understand how GRPO works, it can be broken down into four main steps: Generating completions, computing the advantage, estimating the KL divergence, and computing the loss
  • GRPO：Group Relative Policy Optimization - 知乎
    GRPO通过组内相对奖励估计基线，避免了传统PPO中价值函数的使用，显著减少了训练资源消耗，同时提升了模型在数学推理等复杂任务中的表现。
  • GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法详解 - 简书
    GRPO是DeepSeekMath针对数学推理任务提出的强化学习优化算法，基于PPO改进，通过分组相对优势计算提升策略稳定性。 以下分四个层次解析其原理。
  • Group Relative Policy Optimization (GRPO) — verl documentation
    Group Sampling (Grouped Rollouts): instead of evaluating one rollout per input, GRPO generates multiple completions (responses) from the current policy for each prompt




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