基于群组相对策略优化（GRPO）的大模型强化学习微调技术方案

基于群组相对策略优化（GRPO）的大模型强化学习微调技术方案

1. 技术架构概览

1.1 核心创新点

传统PPO（Proximal Policy Optimization）在LLM微调中存在显存占用高、价值函数估计不准等问题。本方案采用GRPO算法，其核心优势包括：

维度	PPO方案	GRPO方案（本方案）
模型组件	4个（Policy + Reference + Reward + Value）	2个（Policy + Reference）
显存占用	基准值	降低40-60%
训练成本	基准值	降至1/18
基线估计	独立价值网络	群组相对奖励均值
硬件门槛	高端A100集群	16GB显存可训1.5B模型

1.2 技术栈配置

依赖环境:
  - PyTorch: 2.5.1
  - Transformers: latest (Hugging Face)
  - Datasets: latest (Hugging Face)
  - DeepSpeed: 用于分布式训练与ZeRO优化
  - vLLM: 用于高速推理生成（对比传统HF生成速度提升10-20倍）

2. 奖励函数设计（Reward Engineering）

2.1 双维度奖励体系

针对数学推理等结构化任务，构建准确性与合规性双重奖励机制

# 奖励函数设计范式
class RewardFunction:
    def __init__(self):
        self.format_weight = 0.3  # 格式奖励权重
        self.accuracy_weight = 0.7  # 准确性奖励权重
    
    def format_reward(self, response: str) -> float:
        """
        基于正则表达式的格式合规验证
        示例：要求推理过程包裹在 <think>...</think> 标签内
        """
        pattern = r"<think>.*?</think>\s*<answer>.*?</answer>"
        return 1.0 if re.search(pattern, response, re.DOTALL) else 0.0
    
    def accuracy_reward(self, response: str, ground_truth: str) -> float:
        """
        结果正确性验证（基于规则或代码执行）
        支持数学表达式求值对比、单元测试通过性等
        """
        extracted = self.extract_final_answer(response)
        return 1.0 if self.verify_equality(extracted, ground_truth) else 0.0
    
    def compute_total(self, response, ground_truth):
        return (self.format_weight * self.format_reward(response) + 
                self.accuracy_weight * self.accuracy_reward(response, ground_truth))

2.2 奖励设计关键原则

可验证性：优先选择规则可判定的指标（如代码编译通过、数学答案匹配），避免使用需人工判分的模糊指标

稀疏性处理：对于长链推理任务，采用过程奖励（Process Reward）替代仅看最终结果的结果奖励（Outcome Reward），缓解信用分配问题

防奖励篡改（Reward Hacking）：通过KL散度约束防止模型找到虚假捷径最大化奖励

3. 优势计算与样本构建（Advantage Estimation）

3.1 群组相对优势计算（Group-Relative Advantage）

GRPO的核心创新在于无需独立价值网络，通过群组统计动态计算优势值

群组采样与优势计算

1. 群组采样

对每个输入问题 q q q，从旧策略 π θ o l d \pi_{\theta_{old}} πθold 采样 G G G 个候选输出 { o 1 , o 2 , . . . , o G } \{o_1, o_2, ..., o_G\} {o1,o2,...,oG}（通常 G = 8 G=8 G=8 或 16 16 16）

2. 奖励计算

通过奖励函数获得各输出奖励 { r 1 , r 2 , . . . , r G } \{r_1, r_2, ..., r_G\} {r1,r2,...,rG}

3. 标准化处理

计算Z-Score标准化优势值：

A i = r i − mean ( { r 1 , . . . , r G } ) std ( { r 1 , . . . , r G } ) A_i = \frac{r_i - \text{mean}(\{r_1, ..., r_G\})}{\text{std}(\{r_1, ..., r_G\})} Ai=std({r1,...,rG})ri−mean({r1,...,rG})

标准化价值：

• 放大差异：即使原始奖励均为正值（如全员表现较好），通过减均值操作可将相对较差者转为负优势，实现对比学习效果
• 动态基线：不同难度问题的奖励绝对值差异被消除，模型专注于相对表现而非绝对分数
• 方差缩减：群组内比较比单样本估计具有更低的方差，训练稳定性提升

# 伪代码：GRPO样本构建流程
def generate_episode_batch(prompts, policy_model, num_generations=8):
    episodes = []
    for prompt in prompts:
        # 1. 生成群组输出
        outputs = vllm_generate(
            prompt, 
            n=num_generations,
            temperature=0.9,  # 保证多样性
            max_tokens=2048
        )
        
        # 2. 计算奖励
        rewards = [reward_fn(out, prompt.answer) for out in outputs]
        
        # 3. 计算群组相对优势
        mean_r = np.mean(rewards)
        std_r = np.std(rewards) + 1e-8  # 防除零
        advantages = [(r - mean_r) / std_r for r in rewards]
        
        # 4. 构建训练样本
        for out, adv, r in zip(outputs, advantages, rewards):
            episodes.append({
                'prompt': prompt,
                'response': out,
                'advantage': adv,
                'reward': r,
                'old_logprob': compute_logprob(policy_model, prompt, out)
            })
    return episodes

4. GRPO迭代优化（Policy Optimization）

4.1 损失函数构成

GRPO目标函数整合裁剪策略梯度 与KL散度约束：

J G R P O ( θ ) = E q ∼ P ( Q ) , { o i } ∼ π θ o l d [ 1 G ∑ i = 1 G ( min ⁡ ( π θ ( o i ∣ q ) π θ o l d ( o i ∣ q ) A i , clip ( ⋅ , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) A i ) − β D K L ( π θ ∥ π r e f ) ) ] \mathcal{J}{GRPO}(\theta) = \mathbb{E}{q \sim P(Q), \{o_i\} \sim \pi_{\theta_{old}}} \left[ \frac{1}{G} \sum_{i=1}^G \left( \min\left( \frac{\pi_\theta(o_i|q)}{\pi_{\theta_{old}}(o_i|q)} A_i, \text{clip}(\cdot, 1-\epsilon, 1+\epsilon) A_i \right) - \beta D_{KL}(\pi_\theta \| \pi_{ref}) \right) \right] JGRPO(θ)=Eq∼P(Q),{oi}∼πθold[G1i=1∑G(min(πθold(oi∣q)πθ(oi∣q)Ai,clip(⋅,1−ϵ,1+ϵ)Ai)−βDKL(πθ∥πref))]

其中：

• 第一项 ：PPO-Clip目标，限制策略更新幅度（ ϵ \epsilon ϵ 通常取0.2）
• 第二项：KL散度惩罚，确保策略不偏离参考模型（参考模型通常为SFT后的基础模型）

4.2 关键实现细节

组件	技术要点	工程优化
概率比率计算	π θ ( o i ) π θ o l d ( o i ) \frac{\pi_\theta(o_i)}{\pi_{\theta_{old}}(o_i)} πθold(oi)πθ(oi)	对填充部分（Pad Token）使用Label Mask置零，避免无效位置干扰损失计算
KL散度计算	采用Schulman近似： D K L = π r e f π θ − log ⁡ π r e f π θ − 1 D_{KL} = \frac{\pi_{ref}}{\pi_\theta} - \log\frac{\pi_{ref}}{\pi_\theta} - 1 DKL=πθπref−logπθπref−1	相比标准KL公式更数值稳定
梯度累积	结合序列长度与批量大小动态缩放	适配不同规模模型与显存限制

5. 完整训练流程

5.1 训练-验证闭环架构

┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ ┌───────────────────┐

│ 输入Prompt │ --> │ vLLM群组采样 │ --> │ 奖励函数评分 │

│ │ │ G=8/16个输出 │ │ 格式+准确性 │

└─────────────┘ └─────────────────────┘ └───────────────────┘

|

v

┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ ┌───────────────────┐

│ 验证模块 │ <-- │ 反向传播更新策略 │ <-- │ 计算GRPO损失 │

│ 样例+指标 │ │ │ │ Policy+KL │

└──────┬──────┘ └─────────────────────┘ └───────────────────┘

|

| 每N步

v

┌─────────────┐ ┌─────────────┐

│ 模型检查点 │ │ 结束训练 │

│ 保存 │ │ (早停) │

└─────────────┘ └─────────────┘

5.2 验证模块设计

• 量化指标：Pass@1（单次通过率）、Pass@k（k次采样至少一次通过）、格式合规率
• 样例展示：定期输出典型Case的推理链条，人工核查思维链合理性
• 奖励分解：监控格式奖励与准确性奖励的独立变化趋势，诊断训练异常

5.3 训练超参数建议

参数	推荐值	说明
群组大小 G G G	8-16	平衡估计方差与显存占用
KL惩罚系数 β \beta β	0.01-0.1	防止策略崩溃，需根据任务调整
学习率	1e-6 ~ 5e-6	低于SFT阶段，防止灾难性遗忘
温度系数	0.7-1.0	训练时保持一定探索性
梯度裁剪	1.0	稳定训练，防止梯度爆炸

6.方案优势总结

本技术方案通过GRPO算法实现了高效、稳定、可扩展的大模型强化学习微调：

• 资源效率：相比PPO减少50%+显存占用，支持消费级GPU训练7B级模型
• 训练稳定性：群组相对优势估计消除价值函数近似误差，长序列训练更稳定
• 奖励灵活性：原生支持规则型奖励函数，无需训练昂贵奖励模型，特别适合数学、代码等可验证任务
• 扩展性：与DeepSpeed ZeRO-3、vLLM张量并行等技术栈无缝集成，支持百卡级分布式训练

本文档用于理解强化学习GRPO算法，欢迎提出改进建议，请勿用于商业用途，造成损失与本文无关。