DeepSeek GRPO：原理及相关技术解析

本文系统剖析了 DeepSeek 提出的组相对策略优化（GRPO）算法，围绕其提出背景、核心机制、技术流程、优势特点、现存挑战及未来潜力展开深入探讨，全面揭示该算法在大语言模型强化学习训练中的创新价值与应用前景，助力研究者与开发者更深刻地理解并有效运用这一前沿方法。一、引言近年来，大语言模型（LLM）在自然语言理解与生成领域取得了突破性进展，广泛应用于问答、翻译、创作等场景。然而，面对数学推理、程序生成等需深度逻辑推导的任务，模型仅靠预训练与监督微调难以达到理想表现。强化学习成为提升模型推理能力的关键路径。经典算法如近端策略优化（PPO）虽广泛应用，但其依赖价值网络进行策略评估，在大模型训练中暴露出高计算开销与更新不稳定等问题。为突破这些瓶颈，DeepSeek 提出组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO），摒弃传统价值网络，引入基于组内比较的相对学习机制，显著提升了训练效率与稳定性，为大模型的高效强化学习提供了新范式。

二、GRPO 的提出背景与动因（一）复杂任务对推理能力的更高要求在数学解题、代码编写等任务中，模型需具备多步推理、逻辑规划与错误纠正能力。这类任务的答案空间庞大，且正确性依赖于中间过程的合理性。传统训练方式难以有效监督每一步推理质量，而强化学习可通过奖励信号引导模型探索高质量路径。然而，如何设计高效、稳定的强化学习框架，使其适用于参数规模庞大的语言模型，成为亟待解决的问题。

（二）传统方法的固有缺陷 1. 价值网络带来的资源负担

PPO 等算法需维护一个独立的价值网络（Critic）来估计状态价值，该网络与策略网络（Actor）并行训练。在百亿甚至千亿参数的模型中，价值网络的训练不仅增加显存占用，还需额外的反向传播计算，显著拉长训练周期，限制了迭代速度。

2. 绝对奖励引发的策略震荡

PPO 使用绝对奖励信号进行策略更新，当奖励尺度在不同样本间波动较大时，梯度更新方向易受噪声干扰，导致策略分布剧烈跳变。尤其在长序列生成任务中，微小偏差可能逐层放大，最终导致输出偏离预期，影响训练收敛性。

（三）GRPO 的设计初衷针对上述问题，GRPO 的设计目标明确：去除价值网络以降低计算负担，采用相对评估机制提升更新稳定性，并确保算法在大规模模型上具备良好的可扩展性。通过重构优势函数的计算方式，GRPO实现了更高效、鲁棒的策略优化路径。

三、GRPO 的核心技术机制（一）分组采样（Group Sampling）GRPO 的核心在于“组内比较”。对于每个输入问题，算法从当前策略中并行采样多个响应（如 4–8 个），构成一个响应组。这些响应代表了模型对同一问题的不同求解路径或表达方式。例如，在解数学题时，可能生成使用代数法、几何法或枚举法的不同解答。该机制无需外部评估器，仅通过组内多样性即可提供丰富的学习信号，为后续相对评估奠定基础。

（二）归一化相对奖励（Normalized Relative Reward）GRPO 不依赖绝对奖励值，而是计算组内的相对优势。具体步骤如下：首先，根据任务定义的奖励函数（如答案正确性、代码可运行性）为每个响应打分；随后，对组内奖励进行标准化处理：
Advantage = (reward − μ) / σ，
其中 μ 和 σ 分别为组内奖励的均值与标准差。这一操作实现了两个关键效果：一是消除了不同问题间奖励尺度差异的影响，使优势信号跨组可比；二是突出了响应间的相对优劣，使模型更关注“在同类方案中哪个更好”，而非“绝对得分是多少”，从而增强学习的鲁棒性。

（三）KL 散度正则化（KL Divergence Regularization）为防止策略更新偏离过远，GRPO 在损失函数中引入 KL 散度惩罚项，约束新策略与参考策略（通常为监督微调后的初始模型）之间的差异。KL 散度衡量两个概率分布的“距离”，其惩罚作用相当于为策略更新设置“安全边界”。当新策略在某 token 上的生成概率与旧策略差异过大时，损失函数将施加额外惩罚，抑制剧烈变动。这有效避免了模型在探索过程中丢失已有知识，保障了训练过程的平稳性，尤其在生成规范代码或严谨推理文本时至关重要。

四、GRPO 的训练流程（一）响应采样对每个输入提示（prompt），利用当前策略模型并行生成多个候选输出，形成响应组。采样策略可采用温度采样或核采样（nucleus sampling）以平衡多样性与质量。

（二）奖励分配根据任务目标设计奖励函数，对每个响应进行评分。例如，在数学任务中，奖励可基于最终答案是否正确、步骤是否合规；在代码任务中，奖励可结合代码是否通过测试用例、是否符合 PEP8 规范等。

（三）优势计算对每组响应的奖励进行归一化，得到每个响应的优势值。优势值为正，表示该响应优于组内平均水平；为负则反之。该值将作为策略梯度更新的权重。

（四）策略更新采用策略梯度方法（如 REINFORCE）更新模型参数，目标是提升高优势响应的生成概率，同时降低低优势响应的概率。更新过程中，KL 惩罚项被加入损失函数，控制策略变化幅度。

（五）迭代优化重复上述流程，逐步迭代，直至模型性能收敛。训练过程中需监控平均奖励、KL 散度、响应多样性等指标，确保学习过程健康稳定。

五、GRPO 的核心优势与创新（一）免价值网络，显著降低计算开销GRPO 最大的创新在于完全摒弃了价值网络。传统 PPO 需同时训练 Actor 和 Critic，而 GRPO 仅需策略模型本身即可完成评估与更新，节省了约 30%–50% 的显存与计算资源。这一特性使得在有限硬件条件下训练大模型成为可能，降低了强化学习的准入门槛。

（二）相对优势提升训练稳定性通过组内归一化，GRPO 将学习信号从“绝对得分”转化为“相对排序”，有效抑制了奖励噪声的影响。结合 KL 正则化，策略更新更加平滑，避免了传统方法中常见的性能震荡现象。实验表明，GRPO 在长链推理任务中具有更强的收敛性与鲁棒性。

（三）广泛的任务适应性GRPO 不依赖特定任务结构，只要能定义奖励函数，即可应用于各类生成任务。在数学推理、代码生成、文本摘要、对话生成等任务中均表现出色。其通用性使其成为大模型强化学习的“即插即用”组件，具备高度实用价值。

（四）良好的可扩展性GRPO 的算法结构简洁，易于并行化。在分布式训练中，可将不同样本的响应组分配至多个 GPU 并行处理，最后汇总梯度进行更新。该特性使其能无缝集成到现有大规模训练框架中，支持千亿级模型的高效强化学习。

六、面临的挑战与局限（一）奖励函数设计难度高GRPO 的性能高度依赖奖励函数的质量。若奖励信号不准确或存在偏差，模型可能学习到错误行为。例如，在数学任务中，若仅奖励最终答案正确而忽略过程，模型可能学会“猜答案”而非真正推理。设计细粒度、可解释、抗投机的奖励函数仍需领域专家深度参与。

（二）采样成本较高为获得有效的组内对比，需生成多个响应，增加了推理计算量。尤其在长文本生成任务中，采样开销显著。未来可通过引入重要性采样、响应复用或蒸馏技术优化采样效率。

（三）组内多样性不足的风险若采样策略过于集中，组内响应可能高度相似，导致相对评估失效。例如，多个代码响应均采用相同算法，模型无法学习到更优替代方案。需在采样阶段引入多样性机制，如鼓励探索不同解法路径，或对重复响应进行去重。

七、典型应用场景（一）数学推理DeepSeek-R1 模型在 AIME 2024 数学竞赛中取得 71.0% 的 Pass@1 准确率，多数投票后达 86.7%，充分验证了 GRPO 在数学推理中的有效性。通过生成多种解法并进行组内优选，模型逐步掌握复杂问题的解题策略，提升逻辑严谨性与泛化能力。

（二）代码生成在代码生成任务中，GRPO 引导模型探索不同算法范式（如递归 vs 迭代），并通过运行结果反馈优化代码质量。实验显示，经

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