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青岛网站建设seo优化,wordpress春节,物联网应用前景,网页设计与制作需求书GRPO#xff08;Group Relative Policy Optimization#xff09;是一种用于大语言模型第三阶段训练的强化学习方法#xff0c;最早由 DeepSeek-Math 提出。在 GRPO 中#xff0c;模型被视为一个策略 π#xff0c;直接对其输出分布进行优化。在强化学习建模中#xff0c;…GRPOGroup Relative Policy Optimization是一种用于大语言模型第三阶段训练的强化学习方法最早由 DeepSeek-Math 提出。在 GRPO 中模型被视为一个策略 π直接对其输出分布进行优化。在强化学习建模中prompt 对应状态 s模型生成的完整响应对应动作 a奖励函数或奖励模型给出的评分对应回报 r。在训练过程中对于每一个输入 prompt模型从当前策略分布中采样多个候选响应这些响应是同一策略下的不同行动样本。随后reward model 对这些候选输出进行打分并在 group 内计算相对优势group-relative advantage通常通过减去 group 内平均奖励作为 baseline以降低策略梯度估计的方差。基于该相对优势GRPO 采用策略梯度方法对模型参数进行更新使得获得较高相对奖励的响应在策略分布中的概率增加而相对奖励较低的响应概率降低。与此同时为防止策略更新过大、导致模型偏离原始分布GRPO 通过引入相对于 reference policy 的 KL 散度正则项对策略更新进行约束从而在探索与稳定性之间取得平衡。