GRPO（Group Relative Policy Optimization，组相对策略优化）是一种强化学习（Reinforcement Learning, RL）优化方法，旨在提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在复杂任务中的表现，例如音频问答（Audio Question Answering, AQA）。本文将从GRPO的核心思想、运作机制、优势以及其在特定场景中的应用等方面进行详细讲解。

1. 核心思想

GRPO算法基于传统的策略梯度方法，其目标是通过优化模型的策略（即生成文本的概率分布）来最大化期望奖励。与其他强化学习算法（如PPO）不同，GRPO引入了“组相对”的概念，通过比较不同组的策略表现来指导优化过程。这种方法在数据量有限或任务复杂度较高的场景中表现出色，能够更稳定、高效地提升模型性能。

简单来说，GRPO的核心在于：通过将模型生成的多个回答分组，并分析组内和组间的相对优势，减少优化过程中的噪声和方差，从而让模型更倾向于生成高质量的输出。

2. 运作机制

GRPO算法的工作流程可以分为以下几个关键步骤：

(1) 策略初始化

• 过程：模型首先通过监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）或其他预训练方法获得一个初始策略。这个初始策略能够生成初步的回答，但可能不够优化。
• 示例：在音频问答任务中，初始策略可能是一个经过SFT训练的模型（如Qwen2-Audio-7B-Instruct），能够根据音频输入生成基础回答。

(2) 样本生成与分组

• 过程：模型根据当前策略生成多个回答样本（即策略输出），然后将这些样本按一定规则分组。
• 分组依据：分组可以基于回答的语义相似性、生成路径或其他特征，目的是捕捉策略输出的多样性。
• 意义：分组为后续的相对优势计算提供了基础，使得优化过程更具结构化。

(3) 奖励评估

• 过程：对每个回答样本计算奖励值。奖励的定义取决于具体任务的需求。
• 示例：在音频问答任务中，奖励可能基于回答的准确性、与音频内容的匹配度或与参考答案的一致性。如果回答与知识图谱（Knowledge Graph, KG）验证的事实矛盾，奖励会降低。
• 工具：奖励可以由人工标注、自动评估模型或外部知识源（如KG）提供。

(4) 组相对优势计算

• 过程：GRPO通过比较组内和组间的策略表现，计算每个组的“相对优势”。具体来说，计算某组的平均奖励与所有样本整体平均奖励之间的差异。
• 公式：相对优势可以表示为：

Advantage(group) = Mean(Reward_group) - Mean(Reward_all)

• 意义：这种相对比较减少了奖励的绝对波动（variance），使优化更稳定。

(5) 策略更新

• 过程：根据计算出的组相对优势，GRPO调整模型的策略参数，使其更倾向于生成高奖励的回答。
• 方法：策略更新通常基于策略梯度法，梯度由相对优势加权，更新公式大致为：

∇θ J(θ) ≈ Σ [Advantage(group) * ∇θ log πθ(a|s)]

其中，πθ(a|s) 是策略函数，θ 是模型参数。

• 结果：模型逐渐学习到生成更优回答的策略。

(6) 迭代优化

• 过程：重复上述步骤（样本生成、分组、奖励评估、优势计算、策略更新），直到模型性能收敛或达到预设的训练轮次。

3. GRPO的优势

GRPO相较于传统强化学习算法具有以下显著优势：

• 稳定性
  通过组相对比较，GRPO有效减少了策略优化中的噪声和方差。这种方法在奖励信号不稳定或数据量有限时尤其有用。

• 高效利用小数据集
  GRPO能够在小规模数据集上实现显著的性能提升。例如，在音频问答任务中，仅使用3.8万样本，GRPO就取得了优于监督微调的效果。

• 适应复杂任务
  对于需要复杂推理的任务（如音频理解和问答），GRPO通过优化策略显著提升模型的推理能力。

• 减少过拟合
  组相对方法鼓励模型学习更通用的生成策略，降低对特定训练样本的过拟合风险。

4. 在音频模态中的应用

GRPO在音频问答（AQA）任务中表现出色，以下是其具体应用方式：

(1) 奖励设计

• 定义：奖励函数根据任务需求设计，例如回答的准确性、与音频内容的匹配度或事实一致性。
• 示例：如果模型生成的回答与参考答案一致，奖励较高；如果与知识图谱中的事实矛盾，奖励较低。

(2) 策略优化

• 过程：GRPO通过比较不同回答组的奖励，指导模型调整策略。例如，如果某组回答在事实一致性上表现更好，模型会倾向于模仿该组的生成模式。
• 结果：模型逐渐学会生成更准确、更符合音频内容的回答。

(3) 与知识增强结合

• 方法：在某些系统中（如AIstorian），GRPO可能与知识图谱增强检索（KG-RAG）结合，利用KG提供的事实数据作为奖励信号的一部分，进一步提升回答的准确性。

(4) 实验验证

• 结果：在MMAU Test-mini基准测试中，GRPO将模型的准确率提升至64.5%，显著优于监督微调方法，证明了其在音频模态中的有效性。

5. 与传统RL算法的对比

以下是GRPO与常见强化学习算法PPO的对比：

与PPO相比，GRPO在数据稀缺的场景（如历史传记生成或音频问答）中更具优势，因为其组相对方法能更高效地利用有限数据。

6. 总结

GRPO算法是一种创新的强化学习优化方法，通过引入组相对策略优化的思想，在复杂任务中展现了强大的潜力。它通过分组比较和相对优势计算，实现了稳定的策略更新，特别适用于数据量有限或需要复杂推理的场景。在音频问答任务中，GRPO仅用小规模数据集就显著提升了模型的准确性和推理能力，证明了其在多模态应用中的价值。未来，GRPO的稳定性、高效性和适应性使其有望在更多领域得到探索和应用。