前言

上个月 Deepseek-R1-Zero 和 Deepseek-R1 的发布让全世界的开发者都沸腾了，大家第一次见到 ChatGPT-o1 级别的开源模型，实际体验下来大家也都十分满意，纷纷开始退订 20 刀乐（x）。

而 Deepseek R1 取得成功的方法其实早已发布，那就是 LLM 强化学习算法 Group Relative Policy Optimization（GRPO）。

我们知道，现在互联网的高质量数据基本训练完了，后面基本都得靠 RL 和大模型自我进化了。

而且 R1 Zero 确实让人看到了一些 Alpha Zero 的影子，只通过 RL 训练便能够“涌现”在深度推理回答的长度和反思的能力。

但是对于之前没有接触过这个领域的初学者来说，对于强化学习算法入门，往往教程一上来就 policy，ppo，reward，advantage，actor，critic 一大堆新的专有名词出现，看的两眼一黑（没错就是在下。。。）。

那么有没有一个通俗易懂的说法能让人先从直觉上理解强化学习呢？

本文尝试给出一个自己的直觉理解，希望小白看完也有原来如此的感受，希望大佬们多多指正。

接下来我们从三步逐步推进对 GRPO 核心公式的理解：

GRPO核心公式

1、最简单来理解

然后乘以 Ai 就是 Advantage（其实就是标准化下 reward，看公式 34）， 简单理解也就是给上面的概率比乘了一个系数，越好的 oi， 肯定 reward ri 就大，Ai 就大，从而训练模型去输出更好的 output。

2、这个概率比其实就是重要性采样

为什么说 GRPO 中的概率比是重要性采样？

1. 重要性采样的基本概念

重要性采样是一种通过调整样本权重，用旧分布（旧策略）的样本来估计新分布（新策略）期望值的方法。

其核心公式为：

2. GRPO 中的重要性采样应用

3. 与经典策略梯度方法的对比

传统策略梯度（如第一篇文章提到的 Policy Gradient）直接通过蒙特卡洛采样估计梯度，但需要大量新策略的样本。

而 GRPO 通过重要性采样，复用旧策略的样本来估计新策略的改进方向，显著降低了训练成本。

3、Advantage, Dkl, Clip等其他部分介绍

4、GRPO 与 PPO 的关联与区别

GRPO 的灵感来源于 PPO（Proximal Policy Optimization），但有以下关键差异：

5、总结

talk is cheap, show me the code. 接下里我们结合代码讲解，整个过程将会更加清楚。

最后的最后

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