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作者：arjun链接：https ://www.k-a.in/grpo-1B.html编辑：AI翻译、「深度学习自然语言处理」公众号润色
今天我们将深入探讨GRPO的实现。先简要介绍这一概念，讨论方法，然后开始具体实现。
GRPO是一种训练技术，旨在通过捕捉特定偏好的奖励函数来优化语言模型。与其他强化学习方法（如PPO或RLHF）不同，GRPO不需要复杂的评判模型和大量计算资源，而是直接优化语言模型，并通过在生成的响应组内计算相对优势来实现目标。
GRPO是一种新兴的强化学习技术，相比传统方法具有以下优势：
直接优化：不同于需要独立奖励模型的方法，GRPO直接使用显式奖励函数优化语言模型。
多奖励信号：可以定义多个奖励函数，针对生成内容的不同方面（如正确性、格式、风格）。
探索效率：GRPO通过在训练过程中为每个提示生成多个补全内容，有效探索输出空间。
代码实现了多个协同工作的奖励函数，用于指导模型：
correctness_reward_func：当模型提取的答案与真实答案匹配时，奖励2.0分。这是事实正确性的主要学习信号。
int_reward_func：当答案是数字时奖励0.5分，适用于数学问题，引导模型生成数值响应。
soft_format_reward_func和strict_format_reward_func：奖励正确的XML格式（0.5分），教导模型使用正确的标签结构响应。
xmlcount_reward_func：为每个正确使用的XML标签提供部分奖励（每个标签0.125分），形成平滑的学习梯度。
奖励函数：根据特定标准评估模型输出：
正确性：检查提取的答案是否与真实答案匹配。
格式遵循：确保响应符合请求的XML格式。
整数检测：奖励数值答案。
数据集准备：使用GSM8K（数学应用题）数据集，并进行特定格式化。
训练配置：使用LoRA进行参数高效微调。
对于数据集中的每个提示，模型生成多个补全内容（由num_generations设置，代码中为4）。
每个补全内容由所有奖励函数评估。
奖励用于更新模型权重，鼓励模型生成更高奖励的输出。
此过程持续指定的周期数。
我们使用LoRA（低秩适应）高效微调模型。LoRA向注意力层添加小型可训练的“适配器”矩阵，大幅减少训练参数数量（通常>99%）。peft_config定义了目标层和适配器的秩。
使用较小的模型（Qwen2.5-1.5B-Instruct）以适应内存限制。
减小批次大小和生成数量以管理内存使用，并使用较小的数据集子集（20个示例）进行快速实验。
测试代码可在训练后立即评估结果。可通过增加max_samples行更全面的训练，或尝试不同的奖励函数。
这一实现展示了GRPO的工作原理，以及如何利用它优化语言模型以适应特定格式和任务。数学问题解决任务与XML格式的结合，清晰地体现了该技术的能力。
真是一次有趣的实践！
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