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GRPO (Group Relative Policy Optimization)**核心标签**DeepSeek-R1同款 / 显存优化 / 主流标配算法简介GRPO直击PPO在大模型训练中的最大痛点庞大的“裁判”网络太占显存。它去掉了独立的评分员让模型自己生成的答案互相比较从而大幅节省资源。核心思想核心原理基于组内相对排名给予奖励。模型为同一个问题生成多个答案更好的奖励更差的惩罚。通俗理解就像一场没有标准答案的“小组互评”。老师不直接打分而是把8份答案贴在墙上让大家互相看。公认写得好的加分写得差的扣分。AI通过这种内部竞争就能逐渐学会什么是更好的回答同时省下了聘请专职“评分老师”的成本。优势与局限优势显存效率高摒弃了独立的Critic网络使训练同样规模的模型所需显存大幅降低。流程更简洁无需拟合一个独立的价值函数消除了因价值网络训练不佳而引发的额外不稳定因素。局限对采样质量敏感训练信号的有效性依赖于组内答案的差异性。如果采样结果趋同学习信号会变得微弱。现状当前训练百亿、千亿参数大模型进行RLHF的主流方法是许多顶级开源模型如DeepSeek-R1背后的技术。选型建议在以下场景中优先考虑GRPO①训练参数量超过700亿的大语言模型需要最大化利用有限显存是当前千亿模型RLHF的行业标准。②复现或追赶开源SOTA模型效果如基于DeepSeek、Qwen等开源路线进行后续微调和能力增强。③具备中等规模算力集群拥有多卡如8-32卡进行并行采样能充分发挥其组内对比的优势。3. DPO (Direct Preference Optimization)**核心标签**颠覆性简化 / 离线对齐 / 轻量首选算法简介DPO做了一次“减法”它完全绕过了传统RLHF中先训练奖励模型、再用强化学习优化的复杂流程直接将偏好学习变成了一个简单的监督学习问题。核心思想核心原理通过数学变换把“最大化奖励”的目标转化为直接用“好答案 vs 坏答案”的对比数据来微调模型。通俗理解传统方法好比先让AI做卷子然后请个老师奖励模型批改打分AI再根据分数调整自己。DPO则更直接它拿着标有“参考答案A比B好”的例题集让AI反复研习直接理解好答案的内在规律。它跳过了“老师打分”这个中间环节学习效率更高也更稳定。优势与局限优势实现轻量高效训练流程和微调SFT一样简单收敛快且几乎不增加显存负担。规避奖励模型风险直接基于偏好数据优化避免了因奖励模型设计缺陷或过拟合而产生的“奖励黑客”问题。局限数据质量决定上限模型性能高度受限于所提供偏好数据的覆盖范围和准确性。缺乏主动探索作为一种离线方法它无法让模型在训练中主动探索新的、可能更优的解决方案路径。现状是中小规模模型特别是70B以下进行对齐微调的实际标准也是个人开发者和实验室最常用的方法。选型建议在以下场景中优先考虑DPO①个人开发者或学术实验室的单卡训练资源有限需要在消费级显卡如RTX 4090上对70亿至130亿参数模型进行有效对齐。②快速验证对齐想法或模型风格化需要快速迭代测试不同偏好数据对模型行为的影响。③数据标注成本高昂或仅拥有离线偏好数据希望直接利用现有的成对比较数据避免额外训练奖励模型的成本和风险。扫码回复 “B113” 领取150个常用即插即用模块4. GSPO (Group Sequence Policy Optimization)**核心标签**序列级优化 / 长文本专家 / MoE适配算法简介GSPO是GRPO的进阶版。它认为好的文本不仅在于用词精准更在于整体的逻辑和流畅度。因此它将优化的焦点从单个词语提升到了整个段落或篇章。核心思想核心原理在组内对比的基础上引入对整个生成序列质量的评估和加权使模型更关注长程的连贯性与结构。通俗理解GRPO像是在“改病句”关注哪个词用得不对。GSPO则像是在“改作文”它不只盯着一两个错别字而是更看重段落之间的衔接是否自然整个故事的逻辑是否通顺。通过调整学习时的“注意力分配”引导AI写出更完整、更有条理的内容。优势与局限优势提升长文生成质量通过优化序列级目标能有效改善长文本的连贯性、逻辑性和结构性。训练稳定性增强优化目标更为平滑有助于减少训练过程中的波动使收敛更稳定。局限算法复杂度增加相比GRPO其在损失函数设计和计算实现上更为复杂。现状正成为头部公司在训练专注于长文本、复杂逻辑任务的顶尖模型时所采用的前沿技术之一。选型建议在以下场景中优先考虑GSPO①训练专注于长文档生成的模型如小说创作、长篇报告撰写、学术论文辅助生成等任务。②为MoE混合专家架构的大模型进行微调其序列级优化特性与MoE模型的稀疏激活机制更加匹配。③追求复杂逻辑与推理链的稳定性在数学证明、代码生成等需要严格前后一致的任务上效果显著。5. DAPO (Decoupled Clip and Dynamic Sampling)**核心标签**工业级优化 / 动态采样 / 训练加速器算法简介DAPO是GRPO/GSPO框架的“工业化升级版”。它专注于解决实际训练中的效率问题通过让训练系统变得更“智能”来避免算力浪费在无效的学习上。核心思想核心原理主要做两件事1根据模型的自信程度灵活调整其“改变自己”的幅度2实时筛选训练数据只挑那些对当前模型“有挑战但又能学会”的题目。通俗理解普通的训练好比让学生刷完一整个题库简单题和超纲题都做效率低。DAPO则像一位“AI教练”它会实时观察学生的水平如果发现题目太简单全对或太难全错就自动跳过只让学生集中精力攻克那些“跳一跳能够得着”的题目让每一次练习都价值最大化。优势与局限优势优化计算资源分配通过动态采样机制将宝贵的算力聚焦于对模型当前提升最有效的样本上加速收敛。易于系统集成其设计理念与工业化训练流水线高度契合便于在大型工程系统中部署和优化。局限依赖智能数据管道需要底层架构支持数据的实时评估与动态加载增加了系统设计的复杂性。现状在拥有成熟训练平台、追求以最高效率产出可用模型的工业界场景中备受青睐是工程实践中的重要优化手段。选型建议在以下场景中优先考虑DAPO①算力资源有限但需冲击高难度榜单例如用小型GPU集群微调模型以参加数学、代码竞赛要求最高效地利用每一次计算。②构建企业级的大规模持续训练系统需要稳定的吞吐量和可预测的训练收敛曲线以支持模型的频繁迭代。③训练数据难度分布极不均匀能够自动过滤掉大量过于简单或不可能学会的样本提升整体数据集的“营养密度”。6. BAPO (Balanced Policy Optimization)**核心标签**离线高效 / 防模式崩塌 / 历史数据利用算法简介BAPO专注于解决一个常见困境如何安全有效地利用历史数据比如旧版本模型产生的对话或人类演示来训练新模型同时避免新模型变得过于保守、失去创造力。核心思想核心原理设计了一种自适应的平衡机制在利用旧数据更新策略时动态调整对正面和负面例子的敏感度防止负面反馈“压倒”正面反馈。通俗理解如果AI看了太多历史上失败的案例它可能会变得畏首畏尾什么都不敢尝试最终只会输出最平庸、最安全的答案多样性丧失。BAPO就像一个“平衡器”在从历史中学习时它会特意保护和鼓励那些曾经成功的、有创意的做法防止模型因为“怕犯错”而变得僵化。优势与局限优势提高数据利用率能够更安全、充分地挖掘离线数据中的信息尤其擅长处理包含大量负面样本的数据集。维持输出多样性其平衡机制有助于防止策略在训练中过早收敛到单一模式保持生成的丰富性。局限参数调节要求高为了达到最佳的平衡效果需要仔细调整相关的超参数对使用者有一定经验要求。现状在拥有大量真实交互日志如客服对话、游戏玩家记录并希望持续利用这些数据迭代优化在线模型的商业场景中显示出独特价值。选型建议在以下场景中优先考虑BAPO①利用历史对话日志迭代在线服务模型如客服机器人、社交助手需要在吸收历史教训的同时保持回答的多样性和趣味性。②从人类演示数据中学习复杂技能如游戏AI训练数据中失败尝试远多于成功需要平衡学习以防止AI过于悲观。③防止在线RL微调过程中的“退化”当发现模型在PPO/GRPO训练后期输出变得单一、重复时可切换至BAPO机制进行缓解。7. ARPO (Agentic Reinforced Policy Optimization)**核心标签**智能体专用 / 关键决策优化 / 工具调用算法简介ARPO标志着RL算法从优化“聊天”专项到优化“做事”。它专为训练能熟练使用工具搜索、计算器等、进行多步骤规划和决策的AI智能体而设计。核心思想核心原理识别任务流程中的关键决策点比如“该调用哪个工具”“现在是否需要反思”在这些“瓶颈”步骤进行重点探索和优化而不是平均用力地优化整个对话过程。通俗理解训练一个能完成复杂任务的AI失败往往是因为在某一步做了错误选择。ARPO能发现AI在哪些步骤上最“犹豫”或最容易出错然后在这些“卡脖子”的地方让AI多尝试几种不同的选择专门强化练习从而高效提升整个任务的成功率。优势与局限优势针对决策过程优化直接提升智能体在关键节点如工具选择、规划分支上的决策质量。采样效率更高与全程密集采样相比只在决策点采样显著减少了计算和Token消耗。局限应用场景特定其优势主要体现在涉及复杂决策序列的任务上对于单轮对话等简单生成任务提升有限。现状是开发高级AI智能体如自动化编程助手、科学研究协作者的核心前沿技术正处于快速发展和应用阶段。选型建议在以下场景中优先考虑ARPO①训练具备复杂工具使用能力的Agent如能自动调用搜索、代码解释器、科学计算工具的科研或编程助手。②优化多轮决策与规划任务如游戏AI、自主谈判机器人、分步骤解决问题的教学助手。③对推理过程的可靠性要求极高需要确保智能体在每个关键决策点上的选择都是稳健且可解释的。总结与对比如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】