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💯PPO/DPO/GRPO

梗概​

策略​

On-Policy/Off-Policy​

  • On-Policy：训练过程中，需要模型亲自参与“生成”来收集新的数据样本。

  • Off-Policy：训练过程中，不需要“在线”生成，更多依赖事先收集到的（或由别的策略产生的）数据进行离线学习。

大语言模型RLHF全链路揭秘：从策略梯度、PPO、GAE到DPO的实战指南

Group Relative Policy Optimization (GRPO) Illustrated Breakdown & Explanation

DeepSeek-R1技术剖析：没有强化学习基础也能看懂的PPO & GRPO

  • Actor 就是“我大脑里的决策机制”，不断学着如何选动作。

  • Critic 就像“我的内在预期模型”或“家长给的预期分数线”，不断修正对当前学习状态的评估。

  • 最终的 Loss 把这两个部分的误差结合在一起，让二者相辅相成地共同进步。

优势​

估计优势 -> 全蒙特卡洛/单步时间差分/广义优势估计​

全蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）基于完整轨迹（Episode）计算回报，直接使用实际累积奖励作为优势估计。

TD 残差（Temporal Difference Error）就是对“本周价值估计”和“下周实际得到奖励+下周价值估计”之间的差异做一个衡量。

GAE（Generalized Advantage Estimation）就像一个“在单步 TD 与全局蒙特卡洛之间”找折衷的办法——用参数来控制“我们想考察多少步以后的反馈”。

为单步TD 为MC

  • 如果我们过早地停止累加真实的奖励项：就会产生高偏差（high bias），因为只使用了对价值函数的小部分近似和极少的真实奖励。

  • 如果我们累加过多的奖励项：则会引入高方差（high variance），因为依赖更多真实采样会让估计量不稳定。

  • 为平衡这一偏差-方差问题，我们可以采用对这几项进行加权求和的做法，也就是广义优势估计（Generalized Advantage Estimation, GAE）

PPO​

Zheng 等 - Secrets of RLHF in Large Language Models Part I PPO

PPO 的 Loss​

PPO是ON-POLICY!!!

👆此处与GRPO进行甄别👆

GRPO Loss初期为0

vs ​

DPO​

DPO 的 Loss​

从PPO 的 Loss 开始

进行推导

BT模型（生成2个回答） 与 PT模型（生成个回答）​

BT模型​

带入奖励函数

PT模型​

同理得

即得

GRPO​

Loss\Advantage​

PPO Advantage​

GRPO Advantage​

公式属于off-policy，但由于一步更新，退化为on-policy 即

GRPO从始至终都是基于重要性采样的on-policy，由于单步更新，导致，即重要性采样系数为1

最终优势是output级别的，与token无关，故不依赖于t

loss为0，梯度为何不为0？

算法流程​

🌟DeepSeek-R1相关

DeepSeekR1精读补充资料

LLM大模型:deepseek浅度解析(二):R1的GRPO原理 - 第七子007 - 博客园

整体流程​

LLM常见面试题（五十二） -- DeepSeek专题_哔哩哔哩_bilibili

拒绝采样​

Cold start dataset​

Aha moment​

https://huggingface.co/blog/open-r1/mini-r1-contdown-game

e.g.

为何不用DPO/PPO​

为何用GRPO​

Advantage​

Importance Sample/Clip​

KL散度 代码见手撕​

Reverse/Forward KL​

Mean-Seeking/Zero-Avoiding

Mode-Seeking/Zero-Forcing

三种估计器​

GRPO reverse K3估计器​

Reward​

Reward Model -> MCTS/PRM (Unsuccessful Attempts)​

PRM​

MCTS​

Distill启发​

为什么便宜​

概括​

最后于 更新