通透GRPO：群体相对策略优化的轻量化之路

引言：强化学习的效率困境

在强化学习（RL）的实践中，策略优化算法的效率与稳定性始终是核心挑战。传统方法如近端策略优化（PPO）通过引入价值函数估计和广义优势估计（GAE）来平衡探索与利用，但复杂的计算流程和超参数调优往往让开发者望而却步。例如，GAE需要权衡折扣因子（γ）和优势估计的平滑系数（λ），稍有不慎便会导致训练崩溃或收敛缓慢。

在此背景下，群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO） 提供了一种更简洁的替代方案。其核心思想是：通过群体策略的相对表现直接优化目标，无需显式价值估计，也无需复杂的GAE计算。本文将从技术原理、实现细节、优势对比三个维度，通俗解读GRPO的轻量化设计。

一、GRPO的核心思想：群体相对策略优化

1.1 群体策略的协同进化

GRPO的核心在于利用群体策略（Group of Policies） 的协同表现来指导优化。具体而言，算法同时训练多个策略变体（如不同随机种子初始化的策略），通过比较它们的累积回报（Return）来评估相对优劣。例如，在机器人控制任务中，群体策略可能包含不同动作噪声幅度的变体，GRPO会优先强化那些在群体中表现更优的策略。

这种设计避免了传统方法中对全局价值函数的依赖。在PPO中，价值函数（V(s)）需要拟合状态到期望回报的映射，而GRPO直接通过群体内策略的相对排名来推断策略质量，从而跳过了价值估计这一高方差环节。

1.2 相对优势的数学表达

GRPO的优化目标可形式化为：
[
\mathcal{L}{\text{GRPO}} = -\mathbb{E}{s,a\sim\pi{\text{old}}} \left[ \frac{\pi{\theta}(a|s)}{\pi{\text{old}}(a|s)} \cdot \frac{R(\pi{\theta}) - \bar{R}}{\sigma(R)} \cdot A_{\text{rel}}(s,a) \right]
]
其中：

• (R(\pi_{\theta})) 是当前策略的累积回报；
• (\bar{R}) 和 (\sigma(R)) 分别是群体策略回报的均值和标准差；
• (A_{\text{rel}}(s,a)) 是相对优势函数，定义为当前策略动作与群体平均动作的回报差异。

通过标准化回报（(Z)-score标准化），GRPO将绝对回报转化为相对优势，从而在无需价值函数的情况下实现策略更新。

二、GRPO vs. PPO：轻量化的关键突破

2.1 去除价值估计：简化模型结构

PPO的核心组件之一是价值函数网络（Critic），其作用是估计状态的价值 (V(s))，并通过时间差分（TD）误差更新。然而，价值函数的拟合往往需要大量样本，且易受状态表示质量的影响。例如，在稀疏奖励环境中，价值函数可能长期无法收敛，导致策略更新方向错误。

GRPO通过群体相对表现直接替代价值估计，彻底去除了Critic网络。这不仅减少了模型参数量（通常可减少30%-50%的神经元），还避免了价值函数与策略网络的耦合问题。在实验中，GRPO在MuJoCo连续控制任务上的训练速度比PPO快约40%，且最终回报相当。

2.2 摒弃GAE：简化优势计算

PPO的GAE机制通过加权平均多步TD误差来估计优势函数 (A(s,a))，其公式为：
[
A{\text{GAE}}(\gamma, \lambda) = \sum{t=0}^{\infty} (\gamma \lambda)^t \delta_t
]
其中 (\delta_t) 是TD误差，(\gamma) 和 (\lambda) 分别控制折扣和平滑程度。GAE的超参数调优（如 (\lambda \in [0.9, 0.99])）需要大量试错，且不同任务的最优值差异显著。

GRPO则通过群体策略的相对回报直接计算优势，无需任何折扣或平滑参数。例如，在群体包含 (N) 个策略时，当前策略的优势可简化为：
[
A{\text{rel}}(s,a) = R(\pi{\theta}) - \frac{1}{N-1} \sum_{i \neq \theta} R(\pi_i)
]
这种“无参数”优势计算不仅简化了实现，还提高了算法的鲁棒性。在Atari游戏测试中，GRPO在5种不同游戏上的平均得分波动比PPO低25%。

三、GRPO的实现细节与代码示例

3.1 群体策略的生成与评估

GRPO的实现需维护一个策略群体（如大小为10的群体），每个策略独立与环境交互并记录轨迹。以下是一个简化的群体生成代码片段：

import torch
from torch.distributions import Categorical
class PolicyGroup:
    def __init__(self, state_dim, action_dim, n_policies=10):
        self.policies = [MLPPolicy(state_dim, action_dim) for _ in range(n_policies)]
        self.returns = []
    def act(self, state):
        actions = []
        for policy in self.policies:
            logits = policy(state)
            dist = Categorical(logits=logits)
            actions.append(dist.sample())
        return actions
    def update_returns(self, rewards):
        self.returns = [sum(rewards[i]) for i in range(len(self.policies))]

3.2 相对优势的计算与策略更新

在每次更新时，GRPO通过标准化群体回报计算相对优势，并使用重要性采样调整策略梯度：

def compute_relative_advantage(returns):
    mean = torch.mean(returns)
    std = torch.std(returns)
    normalized_returns = (returns - mean) / (std + 1e-8)
    return normalized_returns
def grpo_update(policy, old_policy, states, actions, returns):
    # 计算相对优势
    adv = compute_relative_advantage(returns)
    # 重要性采样比例
    ratio = torch.exp(policy.log_prob(states, actions) - old_policy.log_prob(states, actions))
    # 策略梯度损失
    loss = -torch.mean(ratio * adv)
    return loss

四、GRPO的适用场景与局限性

4.1 适用场景

GRPO尤其适合以下场景：

• 计算资源有限：无需训练价值函数，适合嵌入式设备或边缘计算；
• 任务奖励稀疏：群体相对表现对稀疏奖励更鲁棒；
• 超参数敏感任务：避免GAE等复杂超参数的调优。

4.2 局限性

GRPO的局限性包括：

• 群体规模依赖：小群体（如<5）可能导致相对优势估计偏差；
• 离散动作空间：当前实现主要针对离散动作，连续动作空间需额外设计。

五、开发者实践建议

1. 群体规模选择：建议从10-20个策略开始，根据计算资源调整；
2. 回报标准化：务必对群体回报进行 (Z)-score标准化，避免尺度问题；
3. 混合策略探索：可结合噪声注入（如Ornstein-Uhlenbeck过程）提升群体多样性。

结语：轻量化RL的新范式

GRPO通过去除价值估计和简化GAE计算，为强化学习提供了一种高效、鲁棒的轻量化方案。其核心价值在于用群体相对表现替代复杂模型组件，从而在保持性能的同时显著降低实现难度。对于追求快速迭代和资源效率的开发者而言，GRPO无疑是一个值得尝试的新工具。