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文章目录
- **一、GRPO损失函数的设计背景**
- **二、代码逐行解析**
- **三、关键组件详解**
- **1. 对数概率与KL散度计算**
- **2. 优势值与策略梯度**
- **3. 掩码与平均损失**
- **四、训练动态与调参建议**
在TRL（Transformer Reinforcement Learning）库中，GRPO（Group Relative Policy Optimization）是一种基于策略优化的强化学习算法，其核心目标是通过组内相对奖励和KL散度约束实现稳定高效的模型训练。以下结合代码实现，详细解析GRPO损失函数的设计逻辑。
一、GRPO损失函数的设计背景
GRPO的提出是为了解决传统PPO（Proximal Policy Optimization）算法中依赖价值模型（Value Model）带来的计算复杂性问题。其核心改进点包括：
- 组内相对奖励：通过同一提示（prompt）生成多个响应（completion），利用组内奖励的均值和标准差计算优势（Advantage），无需训练独立的价值模型。
- KL散度约束：直接在损失函数中加入策略模型（Policy Model）与参考模型（Reference Model）的KL散度惩罚项，避免策略偏离参考分布。