大模型Post-training优化新趋势：GRPO算法深度解析（小白程序员必备，建议收藏）

GRPO是由DeepSeek团队提出的大模型Post-training优化算法旨在解决传统强化学习方案如PPO存在的效率问题。它通过组内样本相对比较替代绝对价值估计简化训练流程提升计算效率。GRPO包含策略模型、参考模型和奖励模型三部分有效避免PPO算法中复杂的调度和资源浪费是大模型优化的重要方向。大语言模型主流的强化学习方案RLHF分为两大技术路线以PPO为代表的On Policy技术路线PPOProximal Policy Optimization近端策略优化是OpenAI在2017年提出的一种策略梯度类算法旨在解决传统策略梯度算法如TRPO存在的更新步长敏感和样本利用率低等问题。具体来说PPO引入了一个裁剪的目标函数通过限制策略更新的幅度确保新策略与旧策略的差异在可控范围内。PPO每次训练都会基于自生成的Actor Model和Critic Model它们是两个独立的神经网络一起训练但分工不同一个负责做事一个负责打分。DPODirect Preference Optimization, 直接偏好优化是由斯坦福大学等研究团队于2023年提出的一种偏好优化算法。DPO精简了强化学习的环节直接用大模型在偏好数据上排序正确的损失进行学习提升效率的同时避免了舍近求远训练reward model带来的损失。DPO主要是基于已标注好的数据进行分析根据之前行为策略收集的数据来评估或改进当前不同的行为策略。简单来说就是用过去的经验来指导现在的决策。GRPO算法诞生的背景在DeepSeek GRPO出来之前大部分大语言模型的后训练方案都是用On Policy为代表的PPO算法强化学习Actor Model相当于运动员Critic Model相当于裁判员。在网络模型训练过程中运动员需要不断的修改、更新参数裁判员得到一个奖励并跟运动员一起去计算损失函数通过这种方式不断地迭代。PPO有一个显著的缺点需要花资源去请这个「裁判员」。当运动员表现越来越好的时候裁判员也需要不断更新、提高标准。带来的问题是在一个大规模并行的万卡集群、集中训练Actor Model和Critic Model的PPO算法会存在大量复杂、冗余的调度。放在实际场景中就是需要额外训练一个教师模型。教师模型由于跟实际任务高度绑定只能从0开始训练这个难度并不低。GRPO算法GRPO算法的核心思想是通过组内样本的相对比较替代传统强化学习中的绝对价值估计从而简化训练流程、提升计算效率并保持策略优化的稳定性。大语言模型通常只有最后一个token会被奖励模型打分很难为训练中的每个中间token评价到底好还是坏。于是DeepSeek推出了GRPO算法去掉Value Model直接通过Policy Model经过Reward Model产生多个答案、多个效果进行n次采样求均值作为奖励基线使得大规模、并行训练变得相对简单。GRPO有三个核心模块Policy Model策略模型想要优化的模型权重是打开训练的状态。Reference Model参考模型与Policy Model的初始权重一致。不同的是整个训练过程Reference Model的权重是不变的是冻结训练的状态。Reward Model打分器可以是启发式规则也可以是模型评分。打分器对Policy Model的回答进行打分输出一个标量。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取