simple_GRPO

simple_GRPO 简介

simple_GRPO 是一个简单的开源实现，旨在复现类似 R1 的大型语言模型 (LLM) 的思维方式。该项目利用 Hugging Face 的 TRL 中的核心损失计算公式，提供一个极简的代码库，以支持高效的训练并节省 GPU 内存，帮助用户快速理解 GRPO（可再生政策优化）的过程。

主要特点

• 简洁性：项目代码总共约 200 行，分布在两个文件中，仅依赖标准库，如 deepspeed 和 torch，避免了复杂的依赖关系。
• 参考模型分离：参考模型与训练模型分离，可以在不同的 GPU（甚至不同的机器上）运行，提升了训练效率。
• 性能优越：在单个 A800 GPU 上训练完成时间少于一小时，多个模型在前 30 次优化步骤中均出现了显著提升。
• 核心损失计算：基于 Hugging Face 的 TRL 进行的损失计算，强化了模型的训练效果。

使用场景

simple_GRPO 适用于需要对大规模语言模型进行教学和实验研究的场景，例如：

• 理解强化学习过程：适合学术和工业界的研究人员学习和理解 GRPO 的基本原理和应用。
• 实验与迭代：用户可以快速尝试不同的策略，如改进多答案生成、重新分组、KL 惩罚及参数调优。
• 模型训练：在有限的硬件资源下，快速训练大型语言模型，适用于开发者和研究者希望在小规模实验上得到实用结果。

通过简单的命令行操作，用户能够轻松启动参考模型和训练过程，从而在多种实验条件下探索模型表现及调优策略。