什么是LLM训练中的PPO和GRPO

什么是 LLM训练中的PPO和GRPO

目录 什么是 LLM训练中的PPO和GRPO 智能推荐系统举例 标准差反映了这些奖励分数相对于均值的平均离散程度。 同一尺度衡量的原因

GRPO全称Group Relative Policy Optimization，即组相对策略优化；PPO全称Proximal Policy Optimization，即近端策略优化。它们都是在强化学习领域用于优化策略的算法，下面详细介绍：

GRPO（Group Relative Policy Optimization）：由字节跳动提出，是对近端策略优化（PPO）算法改进的强化学习算法。它在训练语言模型时，取消了评论家模型，为每个查询生成多个响应，根据同一查询所有响应的均值和标准差标准化奖励来计算优势值，基于组采样鼓励探索，减少内存和计算开销，能更有效地利用数据进行策略优化，提高模型训练效率和性能，如在训练大型语言模型的过程中发挥重要作用。 PPO（Proximal Policy Optimization）：由OpenAI开发，旨在优化策略网络，使策略更新时不会过于远离之前的策略，避免训练过程中出现不稳定或退化情况。它通过引入裁剪的替代目标、熵奖励、KL惩罚等技术，平衡策