English(EN) PPO vs DPO vs GRPO: which RL method should you use?

PPO vs DPO vs GRPO：为语言模型选择正确的强化学习方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-04 02:46

在训练语言模型时，Proximal Policy Optimization (PPO)、Direct Preference Optimization (DPO) 和 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 之间的选择取决于可用的训练信号。DPO 适用于偏好对，GRPO 适用于答案评分，PPO 适用于学习到的奖励模型。GRPO 和 DPO 比 PPO 更节省内存，PPO 由于需要单独的奖励和价值模型，因此需要大约两倍的 GPU 内存。DPO 在训练期间生成的文本最少，而 GRPO 生成的文本最多，因为 PPO 和 GRPO 在每次更新之前都必须采样新的答案。 AI

影响根据可用的数据和计算资源，指导实践者选择最高效和最有效的强化学习技术。

排序理由该条目讨论并比较了用于训练语言模型的不同强化学习方法，提供了分析和技术细节，而不是宣布新版本或产品。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Viswaretas Kotra · 2026-11-04 02:46

PPO vs DPO vs GRPO：您应该使用哪种强化学习方法？

<p>The right method follows from the training signal you have: preference pairs point to DPO, a program that scores answers points to GRPO, and a learned reward model points to PPO. Nodus runs the first two as managed training runtimes, <code>nodus/dpo</code> and <code>nodus/grpo…

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报道来源 [1]

PPO vs DPO vs GRPO：您应该使用哪种强化学习方法？

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