DeepSeek背后的数学：深入解析GRPO

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来源：MLSys2024 本文深入探讨群体相对策略优化（GRPO）背后的数学原理，这是驱动DeepSeek卓越推理能力的核心强化学习算法。 我们将解析GRPO的工作原理、关键组成部分，以及它为何成为训练先进大规模语言模型的颠覆性技术。 GRPO的基础 什么是GRPO？ 群体相对策略优化（GRPO）是一种强化学习（RL）算法，专门设计用于增强大规模语言模型（LLM）的推理能力。 与传统的RL方法不同，后者通常依赖外部评估者（批评者）来引导学习，GRPO通过评估一组响应之间的相对关系来优化模型。这种方法提高了训练效率，使GRPO在需要复杂问题解决和长链思维的推理任务中表现尤为出色。 为什么选择GRPO？ 传统的RL方法，如近端策略优化（PPO），在应用于LLM的推理任务时面临着显著挑战： 1.依赖批评模型 PPO需要一个独立的批评模型来估计每个响应的价值，这增加了内 ………………………………