Group Relative Policy Optimization (GRPO)开源 – 高效强化学习策略优化算法

GRPO是一种深度强化学习策略优化算法，通过分组采样和奖励归一化提升策略学习的稳定性和效率。
它采用截断概率比防止策略更新过于激进，保护已学习的良好行为。该算法在经典强化学习任务（如CartPole）
和大型语言模型（LLMs）的推理能力提升中表现优异。GRPO最初由DeepSeek团队提出，特别适用于数学推理任务，
在MATH基准测试中达到60%的准确率。其设计兼顾了训练效率和资源利用率，尤其适合大规模模型训练。

Group Relative Policy Optimization (GRPO)的特点:

1. 分组采样和奖励归一化：减少方差，增强学习稳定性
2. 截断概率比机制：防止策略更新过于激进
3. 无需单独批评者模型：降低内存和计算需求
4. 相对评估机制：特别适合复杂推理任务
5. 高效资源利用：适合大规模模型训练

Group Relative Policy Optimization (GRPO)的功能:

1. 经典强化学习任务训练（如CartPole平衡控制）
2. 大型语言模型的微调与推理能力提升
3. 数学问题求解等复杂推理任务优化
4. 资源受限环境下的策略学习
5. 多智能体协同学习场景

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