大家好，今天我们要来聊点儿“让人脑洞大开”的 AI 黑科技。别怕，我保证这篇科普不需要你背任何深奥公式，更不需要智商 180。只要你认识几个汉字，就能秒懂它。

话说现在 AI 这么火，大家都对各种“人机大战”“AI 写诗”“智能聊天”有点见怪不怪了，是不是？可是，你有没有想过：做个新 AI 需要多大资源？一个动辄几百亿参数的模型，拉出去训练就跟在大草原上跑坦克一样：既费钱，还不见得跑得好。很多小伙伴们跟我抱怨，“用 PPO（Proximal Policy Optimization）之类的强化学习方法去微调大语言模型，那 GPU 烧得能煎鸡蛋，都快供不起电费了！”

结果呢？有那么一群“不安分”的研究员琢磨出个新方法，号称“GRPO（Group Relative Policy Optimization）”。还整合进了一个叫做DeepSeek R1的系统里，说是能让模型在不多花钱的情况下，“更快更好”地学会规则？听起来是不是有点颠覆？那我们就来聊聊，这个让 AI“一秒开挂”的秘诀到底是什么？

1、 先来看看老办法有多费劲儿

之前常见的做法叫 PPO，具体也不用死记，反正核心就是“我有一个特大号的价值评估模型”，你一边训练策略生成答案，一边训练价值模型去评估这个答案是不是好。但是呢？

• 一份策略模型就够大了，再加一个价值模型，简直像是在家里同时养了两只食量极大的熊猫宝宝。GPU/显存消耗“噌噌”往上涨，烧钱！
• 而且，你还得搭配一个“奖励模型”去给回答打分，好家伙，感觉都快成为“模型套模型”的俄罗斯套娃。

你以为烧钱就能换来好结果？呵呵，有时候还不见得——有些场景下，奖励很直接，比如回答对就行，还要这么折腾吗？

2、 DeepSeek R1 玩出了新套路

DeepSeek 的人就想：既然很多情况下，我们的奖励逻辑挺简单的嘛，比如对就给分，不对就扣分，还可以要求回答写成某种格式，然后再给点儿额外奖励。与其费力造个“奖励模型”出来，不如直接写“规则”管它。

• 数学题，答对就有分；
• LeetCode，测试用例全过就行；
• 还可以要求写出思路，没写就扣分……

都清清楚楚明明白白，脑瓜子灵光就能写出来，何必训练个黑盒模型？

这么一来，那“价值模型”是不是也可以别搞那么大？人家就整出了“GRPO”。它厉害在哪儿呢？让我们继续往下看。

3、 GRPO：所谓“一群人里见高低”

GRPO 最精彩的一点就是，它不需要一个庞大的“价值模型”来评估“哪个回答好”，它直接让一群回答互相 PK！

想象一下，我们给 AI 同一个问题，然后让它一次性生成好几版答案，这就是一个“回答群”。每个回答都用我们事先定义好的规则打个分，接着呢，就把“同一群”回答的分数做个对比：

• 要是你比别人高，你就能获得“优势”；
• 低分同学就意味着“劣势”。

这么一平均、一对比，谁能有多大优势一目了然，然后再来做一次类似 PPO 的更新：

• 得高分的回答概率要提高；
• 得低分的那就别往那个方向走了；
• 同时还会有个 KL 惩罚，防止你跑得太离谱（别把前面学的好东西都忘光了）。

看懂了没？传统 PPO 会说：“我得训练一个价值模型来告诉我，这个回答值不值 10 分、还是值 8 分。”现在 GRPO 直接说：“不用价值模型，我把这一堆回答的分数做对比不就完了？”省事儿吧！

4、 怎么就“省了大钱”？

（1）少了大模型的负担

传统 PPO 你得另外训练价值模型，这可不是闹着玩的小模型，也是一只“超能吃的熊猫宝宝”级别的大块头。GRPO 一刀砍掉它，直接跟你说“我用 group 内部相对比较解决问题”。省下来的计算量，那可不是一点半点！

（2）多样回答，更好选优

一次性生成多个回答，你可能会得到各种花式答案，有的长篇大论，有的简洁明了，有的沙雕又好笑……然后让它们互相 PK，你马上知道哪种风格更得高分，模型更新也就更精准。这是动态的“优胜劣汰”，好过自说自话的价值模型。

（3）奖励规则可以自行调

DeepSeek R1 用的还是 “规则打分”的系统，改个规则就能新鲜出炉，不用再去训练一个新的奖励模型，灵活度“拉满”！

5、 大众问：会不会不准确？

你要说“这个回答比那个回答好”，当然，如果所有回答都差不多，分数同质化，那它可能分不出高下。但大多数情况下，基于一套合理的打分逻辑（对就加分、错就扣分，格式好不好也有计分），还是能看出明显差异的。
只要奖励定义得够靠谱，组内分数自然有差距，模型就能学到真正好的回答，何乐而不为？

6、结语：越简单，越强大

所以，你看明白了吗？DeepSeek R1用GRPO来做强化学习微调，走的就是个“少烧钱，多产出”的高效路线：

• 规则驱动打分，直接评判对错；
• 一群回答内部做对比，不用庞大的价值网络；
• 用 PPO 风格的策略更新，却把麻烦留给那些需要更多精细估计的场合。

对于大部分只需要“简单判断对错、给点小奖励”就能搞定的任务，这个方法堪称完美。用一句话形容：AI 训练成本差不多打了个对折，还能在复杂多变的任务里稳步提升。

如果你还在为“做 AI 微调像在烧钱”而头疼，那不如看看DeepSeek R1如何利用GRPO这把“神助攻”！说不定，下一个 AI 界的发明大咖，就是你哟！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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