DeepSeek 最新模型 R1 横空出世，春节期间迅速走红，短短 20 天日活用户突破 2000 万，刷新 ChatGPT 纪录，成为史上增长最快的 AI 应用，引发全球瞩目。 其成功的秘诀，除了 MLA、MOE 等工程优化大幅降低训练成本外，更在于其揭示了 LLM 推理过程中的“顿悟时刻”—— 一种类似于模型训练时参数量达到一定程度产生的“智能涌现”现象。 而这一切的幕后功臣，正是 GRPO (Group Relative Policy Optimization，群体相对策略优化) 算法。
GRPO：AI 推理的“顿悟”引擎
DeepSeek R1 模型的研究揭示，GRPO 算法赋予模型惊人的自主学习能力。R1-Zero 模型无需人类指导，便能自主延长思考时间，反思初始方案，最终找到更优解。这种“三思而后行”的推理模式，如同人类面对复杂问题时的自然反应，预示着 AI 推理能力的新突破。如图，对Phi-4 只用 GRPO 训练了一百步，就赋予了模型推理能力。
更重要的是，GRPO 算法本身也代表着一次范式转变。 它 打破了原有 RPM (Process Reward Model，过程奖励模型) 的路线，转向 ORM (Outcome Reward Model，结果奖励模型) 。 这意味着，GRPO 不再强依赖于人类标注的反馈 ，就能让 AI 主动思考和学习，实现真正的自主提升。 这在一定程度上达到了研究者梦寐以求的 “左脚踩右脚” 的自迭代学习境界， 有望突破人类能力的限制， 实现更强大的通用人工智能。 这正是 GRPO 技术让国内外专家为之振奋，甚至“坐不住”的深层原因。
“顿悟时刻”背后的三大创新支柱：
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颠覆传统：无需价值函数，化繁为简 : 与依赖价值函数评估策略优劣的传统强化学习算法（如 PPO）不同，GRPO 大胆抛弃了价值函数模型 ，创新性地采用 “群体相对” 方式评估和优化策略。这极大地简化了训练流程，降低了计算资源需求，堪称算法设计上的“奥卡姆剃刀”。
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群体智慧：基于群体奖励，精准优化策略 : GRPO 的核心在于引入“群体”概念。面对输入，模型不再孤军奋战，而是 生成一组答案 ，形成一个“答案群体”。奖励函数对群体中每个答案进行评分，并计算平均奖励。 高于平均水平的答案将获得“正向激励”并被强化，反之则受到“负向反馈” 。这种“优胜劣汰”的群体竞争机制，如同“达尔文进化论”在模型训练中的体现，有效引导模型在复杂推理任务中生成更优质的答案。
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稳定迭代：直接优化 KL 散度，训练更可靠 : GRPO 直接将 KL 散度融入损失函数 ，而非像 PPO 那样作为奖励信号的一部分。这种精细化的控制策略更新幅度的做法，如同给模型训练过程加上了“刹车片”，有效 避免策略更新震荡，显著提升训练稳定性 ，确保模型稳步迈向“顿悟”。
形象比喻：GRPO 就像一个 “班级平均分” 机制。 模型每次尝试作答，都会生成多个“答案草稿”，如同提交多份“作业”。系统根据“作业”质量（奖励），对比“班级平均水平”， “优等生”得到表扬和鼓励，模型也随之学习，朝着更优秀的方向进化。
Unsloth：GRPO 平民化，7GB 显存的奇迹
尽管 DeepSeek 通过工程优化降低了训练成本，但要实现“顿悟时刻”，对算力仍有较高要求。Tiny-Zero 团队使用 Qwen2.5 (1.5B) 模型获得“啊哈”体验，仍需 2xA100 GPU (160GB 显存)。这对于大多数开发者而言，仍然是难以逾越的门槛。 然而，顶尖模型优化团队 Unsloth 再次展现实力，对 GRPO 算法进行深度优化，实现了令人惊叹的突破：
- 显存占用锐减 80%！ Unsloth 优化后的 GRPO 算法， VRAM 占用较 Hugging Face + FA2 方案降低 80% ！这意味着，曾经需要顶级 GPU 才能驾驭的 GRPO 训练，如今 仅需 7GB 显存的消费级 GPU 即可轻松实现 ， 让“顿悟时刻”触手可及。
- LoRA/QLoRA 加持，训练效率倍增 : Unsloth 不仅大幅降低显存需求，更完美 兼容 LoRA 和 QLoRA 等高效微调技术 。这些技术的加持，进一步降低了训练成本，并显著加速训练进程，让 GRPO 的落地更加高效便捷。
- vLLM 深度集成，推理速度飙升 : Unsloth 与高性能推理引擎 vLLM 深度融合， 不仅训练效率大幅提升，模型推理速度也得到质的飞跃 。 这意味着，基于 Unsloth 训练出的具备推理能力的模型，在实际应用中将拥有更快的响应速度，用户体验更佳。
- 内置训练监控，告别繁琐工具 : Unsloth 框架 内置 GRPO 训练过程的损失跟踪功能 ，开发者无需依赖 Wandb 等外部工具，即可实时监控训练状态，极大简化了开发流程。
Unsloth 的贡献，犹如“普罗米修斯盗火”，让 GRPO 这项强大的强化学习技术，从少数顶尖实验室走向大众，让更多的模型具备推理能力。
小结
Unsloth 赋能的 GRPO 技术，极大地降低了推理模型的使用门槛，让解决数据匮乏、推理能力不足、模型准确性低、可解释性弱等行业痛点成为可能。DeepSeek GRPO 为提升模型性能开辟了新的路径， 随着开源社区的持续优化和完善，我们有理由期待更多超越人类认知的“顿悟时刻”涌现， 更强大的 AI 模型将不断涌现， 同时，如何有效监管和引导这些超越人类的模型，也成为我们必须面对的新课题。
参考：
https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning
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