GRPO算法：从头开始实现分布式强化学习流程
近日，AI工程师和技术作家Andriy Burkov发布了一份名为“从头开始写GRPO代码”的教程。这份教程详细介绍了如何使用GRPO方法构建分布式强化学习（RL）流程，针对数学、逻辑和编程任务对语言模型进行微调。
GRPO，即Group Relative Policy Optimization，是DeepSeek-R1成功的基础技术之一。它丢弃了传统的critic model和价值函数近似，转而通过组内样本的相对比较来计算策略梯度，这种方法有效降低了训练的不稳定性，并提高了学习效率。
本教程的目标是将通用语言模型Qwen2.5-1.5B-Instruct转换为数学问题求解器。我们将从头开始编写GRPO代码，并将其与几个流行的库和工具集成，以实现分布式训练管道流程。这些工具包括PyTorch、Hugging Face Transformers、FlashAttention2以及Weights & Biases (wandb)。
教程被分为几个部分。首先是基础设置和导入，然后是数据格式化和答案提取、数据集准备、评估函数、奖励函数、训练设置和执行，最后加载和测试模型。在这个过程中，我们将从头实现GRPO算法。
值得注意的是，这份教程不仅仅是一个理论讲解，而是提供了具体的代码实现。通过运行这些代码，读者可以在自己的机器上实现GRPO算法，并体验其在实际问题上的效果。这对于理解和掌握知识来说是一种非常有价值的方式。
该教程还详细介绍了如何设置实验环境、如何定义数据格式、如何从数据集中提取答案、如何准备数据用于训练、如何定义评估函数和奖励函数等重要步骤。每个步骤都配有详细的代码截图和解释，以帮助读者更好地理解和实现这些步骤。
在训练过程中，我们可以看到模型如何从初始的较低准确率（例如23.33%）通过GRPO算法逐渐提高到90%的准确率。这种显著的性能提升证明了GRPO算法的有效性和潜力。
这份“从头开始写GRPO代码”的教程为那些希望深入了解并实现GRPO算法的读者提供了一个宝贵的机会。通过这份教程，读者不仅可以了解GRPO算法的原理和流程，还可以在自己的机器上实现它，并体验其在实际问题上的效果。如果你对强化学习和深度学习感兴趣，那么这份教程绝对值得一读。
