PPO & GRPO原理，小学生也能看懂！

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来源 | 知乎 开篇 在强化学习（RL）中，如果我们只知道“做对了能拿多少分”，那往往还不够，因为 单纯追求高分 可能带来种种副作用，比如过度搜索、模型不稳定、甚至“走捷径”而偏离合理范围。 为了解决这些问题，人们在 RL 中设计了许多机制——Critic（价值函数）、Clip 操作、Reference Model、以及最近流行的 GRPO（Group Relative Policy Optimization）等。 为了把这些概念讲得更生动，我们不妨打个比方： 把 RL 模型的训练过程想象成小学里的考试场景 。 我们（被训练的模型）就像努力考高分的学生，发奖品的人则像 Critic 或者其他调控机制。 接下来就让我们循序渐进地看看，为什么 只靠最终成绩 是不够的，为什么需要一步步引入 Critic、Clip、Reference Model，最后又是如何引出 GRPO 的思路。 只有 Reward 时的朴素做法：为什么会有问题 假设我和我弟弟 ………………………………