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Group Relative Policy Optimization (GRPO)

简介​

Group Relative Policy Optimization (GRPO) 是一种强化学习算法，它通过消除对价值函数（critic）模型的需求来简化训练过程。GRPO通过以下方式工作：

  1. 组采样：对于给定的问题，模型生成多个可能的解决方案，形成一个"组"的输出。
  2. 奖励分配：每个解决方案都会被评估并分配一个基于其正确性或质量的奖励。
  3. 基线计算：组的平均奖励作为基线。
  4. 策略更新：模型通过将每个解决方案的奖励与组基线进行比较来更新其参数，强化优于平均的解决方案，抑制劣于平均的解决方案。

这种方法通过避免训练单独的价值估计模型来减少计算开销，使学习过程更加高效。

GRPO 配置参数​

在 ROLL 中，使用GRPO算法特有的配置参数如下(roll.pipeline.rlvr.rlvr_config.RLVRConfig)：

# grpo
rollout_batch_size: 64  # prompt
num_return_sequences_in_group: 8
prompt_length: 2048
response_length: 4096

adv_estimator: "grpo"
ppo_epochs: 1
use_kl_loss: true
kl_loss_coef: 0.001
loss_agg_mode: "seq-mean-token-mean"

# ppo related
# advantage
whiten_advantages: true
advantage_clip: 2.0
dual_clip_loss: true

# clip
reward_clip: 10
# normalize
reward_norm: null
reward_shift: false
reward_scale: false

# reward
add_token_level_kl: false

核心参数说明​

  • rollout_batch_size: 每个rollout_batch_size prompt的数量
  • num_return_sequences_in_group: 每个prompt生成的response数量（组大小），每个pipeline step训练的总样本数是(rollout_batch_size * num_return_sequences_in_group)
  • prompt_length: prompt的最大长度
  • response_length: response的最大长度
  • adv_estimator: 优势估计器类型，设置为 "grpo"
  • ppo_epochs: 每个批次样本的优化轮数
  • use_kl_loss: 是否使用 KL 散度损失
  • kl_loss_coef: KL-loss系数
  • loss_agg_mode: 损失聚合模式，默认值是"seq-mean-token-sum", Literal["token-mean", "seq-mean-token-sum", "seq-mean-token-mean", "seq-mean-token-sum-norm"]

PPO 相关参数​

以下参数是PPO里常见的参数，但在 GRPO 中同样适用：

  • whiten_advantages: 是否对优势值进行白化处理
  • advantage_clip: 优势值裁剪范围
  • dual_clip_loss: 是否使用双重裁剪损失
  • reward_clip: 奖励值裁剪范围
  • reward_norm: 奖励归一化类型
  • reward_shift: 是否在奖励归一化中仅减去均值
  • reward_scale: 是否在奖励归一化中仅除以标准差
  • add_token_level_kl: 是否添加 token 级别的 KL 惩罚

GRPO 与 PPO 的区别​

GRPO 与传统的 PPO 算法的主要区别在于：

  1. 无需 Critic 模型：GRPO 不需要训练单独的价值网络（critic）
  2. 组采样：GRPO 为每个提示生成多个完成（响应），而不是为每个输入评估一个 rollout
  3. 相对奖励：在每个组内，完成度会根据组内情况进行评分和归一化
  4. KL 损失：GRPO 通过直接在损失函数中添加训练策略与参考策略之间的 KL 散度来进行正则化

参考示例​

可以参考以下配置文件来设置 GRPO 训练：

  • ./examples/docs_examples/example_grpo.yaml