English(EN) GRPO doesn't remove the reward model. It removes the critic.

GRPO 算法变体阐明其在强化学习微调中的作用

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-18 04:00

Shao 及其同事推出的 GRPO 算法是近端策略优化 (PPO) 的一种变体，它通过移除计算成本高昂的评论员网络来修改训练过程。GRPO 使用奖励模型为给定问题的多个采样输��打分，并根据组平均值计算优势，而不是使用评论员。这种方法以增加生成时间为代价，换取了内存和计算负担的减少。值得注意的是，GRPO 并不消除奖励模型本身，也不放弃 KL 正则化，而是将其重新定位在损失函数中。 AI

影响阐明 GRPO 增强了现有能力，而不是创造新能力，从而影响了对强化学习微调的理解。

排序理由该条目基于一篇研究论文，详细介绍了特定的算法变体 (GRPO) 及其与先前算法 (PPO) 相比的技术修改。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Arun Kumar · 2026-09-18 04:00

GRPO 不移除奖励模型，它移除的是评论员。

Every time GRPO comes up I see the same slip — someone says it "gets rid of the reward model". It doesn't. It gets rid of the value model. Those are two different networks doing unrelated jobs, and telling them apart is most of understanding the algorithm. Wort…

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报道来源 [1]

GRPO 不移除奖励模型，它移除的是评论员。

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