以下是 DPO、PPO 和 GRPO 三种强化学习优化算法的原理、区别与联系的系统性对比，结合其在大型语言模型（LLM）微调中的实际应用场景：
一、核心原理
1. PPO（近端策略优化）
在这里插入图片描述
- • 原理 ：基于 Actor-Critic 框架，通过限制策略更新幅度保证稳定性。
- • 裁剪机制 ：限制新旧策略的差异（概率比裁剪），防止更新过大导致训练崩溃。
- • KL 散度惩罚 ：约束新策略与参考模型的偏离程度。
- • 价值网络（Critic） ：额外训练一个模型估计状态价值，用于计算优势函数（如 GAE）。
- • 训练流程 ：
-
- 生成响应样本（Rollout）；
-
- 奖励模型（RM）打分；
-
- 计算优势函数（GAE）；
-
- 更新策略和价值网络。
2. DPO（直接偏好优化）
- • 原理 ：绕过奖励模型，直接利用人类偏好数据优化策略。
-
• 偏好建模 ：基于 Bradley-Terry 模型，将偏好比较转化为概率优化问题。
-
• 损失函数 ：
其中
为优选样本，
为劣选样本，
控制策略偏离参考模型的程度。
- • 训练流程 ：
-
- 准备偏好数据（Prompt + Chosen + Rejected）；
-
- 对比当前模型与参考模型的输出概率；
-
- 更新策略模型。
3. GRPO（组相对策略优化）
在这里插入图片描述
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- • 原理 ：通过分组采样和组内奖励归一化替代价值网络。
- • 分组生成 ：对同一输入生成多个响应（如 5-8 个）。
- • 相对优势计算 ：以组内平均奖励为基线，计算每个响应的相对优势（如
优
势
个
体
奖
励
组
平
均
奖
励
）。
- • 无价值网络 ：直接使用相对优势更新策略，降低计算开销。
- • 训练流程 ：
-
- 分组生成响应；
-
- 奖励模型或规则打分；
-
- 计算组内相对优势；
-
- 更新策略（含 KL 约束）。
二、区别与联系对比
| 维度 | PPO | DPO | GRPO | | 优化目标 | 最大化奖励 + 限制策略变化 | 直接匹配人类偏好概率 | 组内相对奖励最大化 | | 模型需求 | 需奖励模型 + 价值网络 | 需参考模型，无需奖励模型 | 需奖励函数，无需价值网络 | | 计算效率 | 低（多模型交互，显存占用高） | 高（类似监督学习） | 中（分组采样增加开销） | | 稳定性 | 中等（依赖 KL 约束） | 高（训练更鲁棒） | 高（动态梯度正则化） | | 数据依赖 | 需 RM 评分数据 | 需高质量偏好对 | 需可验证奖励（如数学答案） | | 适用任务 | 通用对话、主观任务 | 偏好对齐、简单微调 | 数学/代码等可验证推理任务 | | 核心优势 | 泛化性强，支持在线探索 | 实现简单，训练快速 | 显存占用低，鼓励推理多样性 |
联系 ：
- • 共同目标 ：三者均用于对齐 LLM 与人类偏好，提升生成质量。
- • 技术演进 ：
- • DPO 是 PPO 的简化版（省去 RM 和 RL 循环）；
- • GRPO 是 PPO 的改进版（分组优化替代价值网络）。
三、典型应用场景
PPO ：
- • 通用对话系统（如 ChatGPT），需长期奖励建模的场景。
DPO ：
- • 快速微调（如医疗问答），偏好数据充足且任务较简单时。
GRPO ：
- • 复杂推理任务（如 DeepSeek-Math），资源受限或需过程验证的场景。
四、总结与选择建议
- • 资源充足 & 通用任务 → PPO ：稳定性高，但需大量计算。
- • 偏好数据丰富 & 快速迭代 → DPO ：简化流程，但对初始模型质量敏感。
- • 推理任务 & 高效训练 → GRPO ：显存占用降低 40%，在数学/代码任务中效果显著（如 DeepSeek-R1 的 pass@1 提升 55%）。
💡 技术趋势 ：GRPO 因高效性成为大模型 RLHF 新主流（如 DeepSeek、Qwen 采用），而 DPO 逐渐聚焦轻量化场景。未来方向包括结合过程奖励（如链式思考）和动态正则化（如 DAPO）。
参考文献
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近日还在想要不要建个群呢？感觉自己是个i人，又懒，打理不来呀。但这个想法不自主的就冒出来了，还是要思考下。天人交战良久，得，一位朋友私我要入群，那就建一个吧，感谢。
欢迎入群，希望能有一个交流的地方。但群主是个i人，没事儿让他想静静，有事儿圈他。
群主不是万能的，不是万能的，不是能的，能的。