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架构

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rl微调 grpo演进 rlhf演进 agent框架 分布式Agent与A2A reward演进 deepresearch梳理 mcp学习 大模型RLHF框架 rl框架 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl从Policy Gradient(策略梯度)到PPO到GRPO AutoGen学习 从Transformer到DeepSeek 上下文记忆 agentic rag bert rerank微调 大模型推理tips 推理LLM梳理 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 另一种微服务架构Multi-Agent LangGraph工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

grpo演进

2025年05月26日

简介(未完成)

与ppo对比

  PPO GRPO
价值网络的使用 依赖于一个与策略模型大小相当的价值网络(critic model)来估计优势函数(advantage function)。这个价值网络需要在每个时间步对状态进行评估,计算复杂度高,内存占用大。 完全摒弃了价值网络,通过组内相对奖励来估计优势函数。
奖励计算方式 使用广义优势估计(GAE)来计算优势函数,需要对每个动作的即时奖励和未来奖励的折扣总和进行估计。 通过采样一组动作并计算它们的奖励值,然后对这些奖励值进行归一化处理,得到相对优势。这种方法更直接,减少了对复杂奖励模型的依赖。
策略更新机制 通过裁剪概率比(clip operation)来限制策略更新的幅度,确保策略分布的变化在可控范围内。 引入了KL散度约束,直接在损失函数中加入KL散度项,从而更精细地控制策略更新的幅度。
计算效率 由于需要维护和更新价值网络,计算效率较低,尤其是在大规模语言模型中,训练过程可能变得非常缓慢。 通过避免价值网络的使用,显著提高了计算效率,降低了内存占用,更适合大规模语言模型的微调。
优势 PPO通过裁剪概率比,能够有效防止策略更新过于剧烈,从而保持训练过程的稳定性。PPO在多种强化学习任务中表现出色,适用于多种类型的环境和任务。 GRPO通过避免价值网络的使用,显著降低了计算和存储需求,提高了训练效率。通过组内相对奖励的计算,GRPO减少了策略更新的方差,确保了更稳定的学习过程。GRPO引入了KL散度约束,能够更精细地控制策略更新的幅度,保持策略分布的稳定性。
局限 在大规模语言模型中,PPO需要维护一个与策略模型大小相当的价值网络,导致显著的内存占用和计算代价。PPO的策略更新依赖于单个动作的奖励值,可能导致较高的方差,影响训练的稳定性。 GRPO需要对每个状态采样一组动作,这在某些情况下可能会增加采样成本。GRPO在某些任务中可能不如PPO表现稳定,尤其是在奖励信号稀疏的情况下。

A concrete example of GRPO in action:

Query: “What is 2 + 3?”

Step 1: LLM generates three answers.
1. “5”
2. “6”
3. “2 + 3 = 5”

Step 2: Each answer is scored.
1. “5” → 1 points (correct, no reasoning)
2. “6” → 0 points (incorrect)
3. “2 + 3 = 5” → 2 points (correct, w/ reasoning)

Step 3: Compute avg score for entire group.
Avg score = (1 + 0 + 2) / 3 = 1

Step 4: Compare each answer score to avg.
1. “5” → 0  (same as avg)
2. “6” → -1 (below avg)
3. “2 + 3 = 5” → 1 (above avg)

Step 5: Reinforce LLM to favor higher scores.
1. Favor responses like #3 (positive)
2. Maintain responses like #1 (neutral)
3. Avoid responses like #2 (negative)

This process is repeated, allowing the model to learn and improve over time.

Coding GRPO from Scratch: A Guide to Distributed Implementation with Qwen2.5-1.5B-Instruct

def correctness_reward(prompts, completions, answer, **kwargs):
   """
   Assigns a reward based on the correctness of the model's answer.
   Explanation:
       1. Extracts the content from each completion.
       2. Extracts the answer portion from each response using extract_answer_from_model_output.
       3. Assigns rewards based on matching criteria:
          - 2.0 points for an exact match
          - 1.5 points for numeric equivalence (when values match but format differs)
          - 0.0 points for incorrect answers
       4. Tracks completion lengths for analysis.
   """
   responses = [completion[0]['content'] for completion in completions]
   extracted = [extract_answer_from_model_output(r) for r in responses]
   rewards = []
   for r, a in zip(extracted, answer):
       if r == a:  # Exact match case
           rewards.append(2.0)
       else:
           # Try numeric equivalence
           r_num = extract_single_number(str(r))
           a_num = extract_single_number(str(a))
           if r_num is not None and a_num is not None and r_num == a_num:
               rewards.append(1.5)
           else:
               rewards.append(0.0)
   # Log completion lengths
   completion_lengths = [len(response.split()) for response in responses]
   return rewards

def format_reward(completions, **kwargs):
   """
   Assigns a reward for adhering to the desired XML format.
   Explanation:
       1. Extracts the content from each completion.
       2. Evaluates format compliance by checking for required XML tags:
          - 0.2 points for each tag present (<reasoning>, </reasoning>, <answer>, </answer>)
          - Maximum score of 0.8 for perfect format compliance
       3. Stores and returns the format compliance scores.
   """
   responses = [completion[0]['content'] for completion in completions]
   rewards = []
   format_scores = []
   for response in responses:
       score = 0.0
       if "<reasoning>" in response: score += 0.2
       if "</reasoning>" in response: score += 0.2
       if "<answer>" in response: score += 0.2
       if "</answer>" in response: score += 0.2
       rewards.append(score)
       format_scores.append(score)
   return rewards

HuggingFace GRPOTrainer继承自Trainer类,在Trainer类中封装了很多的训练逻辑

from datasets import load_dataset
from trl import GRPOTrainer
dataset = load_dataset("trl-lib/tldr", split="train")

trainer = GRPOTrainer(
    model="Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct",
    reward_funcs="weqweasdas/RM-Gemma-2B",
    train_dataset=dataset,
)
trainer.train()