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大模型面试题剖析：PPO 与 GRPO 强化学习算法核心差异解析

news 2025/9/1 9:28:12

前言

在大模型与强化学习交叉的技术领域面试中，PPO（Proximal Policy Optimization）和GRPO这两种算法常常成为面试官考察候选人对强化学习算法理解深度与工程实践能力的重点。今天，我们就从面试高频问题出发，深入剖析二者的核心差异。

一、算法核心架构：PPO的Actor - Critic与GRPO的“去Critic化”

PPO：经典Actor - Critic双网络架构

PPO基于Actor - Critic架构，同时训练两个网络：

策略网络（Actor）：负责在给定状态下输出动作分布，决定模型在当前状态下应该采取什么动作。比如在大模型的RLHF（基于人类反馈的强化学习）训练中，Actor网络会生成模型对用户prompt的响应内容分布。
价值网络（Critic）：负责估计当前状态的价值，判断当前状态的“好坏”。

在训练时，首先由策略网络生成动作，然后由价值网络进行预估，并通过奖励函数（Reward Function）对该动作打分；接着将奖励函数打分结果与价值网络的预估结果结合，计算出优势函数（Advantage），用来衡量“这个动作相比预估结果好多少”。如果优势为正，就提升该动作的概率；为负，则降低其概率，最终让模型的生成行为持续对齐人类偏好。

GRPO：舍弃价值网络，组内相对奖励创新

GRPO是DeepSeek提出的强化学习算法，它的核心思想是省略掉传统PPO中的价值网络。而是通过在同一个状态下采样一组动作，然后基于组内相对奖励进行归一化，来得到优势函数，进而进行策略更新。

例如，在大模型微调任务中，对于同一个用户prompt，GRPO会让模型生成多组候选输出，然后通过奖励模型对这些候选输出进行打分，再基于组内的相对分数来确定每个动作的优势，从而更新策略网络。这种方法减少了训练开销，保证了稳定性，在大模型的微调任务中展现出极高的训练效率。

二、面试高频考点：为何GRPO更受大模型领域青睐

在面试中，“为什么越来越多的模型倾向采用GRPO，而不是PPO？”是常见问题。主要原因有三点：

工程轻量性：GRPO不需要训练Critic（价值网络），减少了模型训练的参数规模和计算资源消耗，工程上更轻量。
适配大模型能力：大模型可以轻松在同一提示下生成多组候选结果，满足GRPO组内对比的条件，使得GRPO实际训练效率很高。
贴合训练方向：GRPO更加适合强化模型的数学、编程等方面能力，而这也是目前大模型主流训练方向。

三、GRPO的风险与工程实践：面试中易被追问的细节

GRPO的风险

面试中也常被问到“GRPO相比PPO，最大的风险是什么？”。GRPO依赖在同一提示下采样多条候选，如果采样不足或奖励模型区分能力有限，就可能导致训练信号不足或过拟合。此外，没有Critic（价值网络）作为全局基线，GRPO可能在长地平线任务中收敛不稳定。

GRPO组大小(k)值选择

“在工程上，GRPO的组大小(k)值应该如何选择？”也是高频问题。通常(k)设置在4 - 8之间比较合适。(k)太小，标准化效果不明显；(k)太大，显存和算力消耗会显著增加。如果奖励模型非常稳定，(k)可以取小一些；如果奖励噪声较大，则建议增大(k)来提升训练的稳定性。

四、面试模拟

问题1：在大模型的RLHF训练中，PPO算法是如何通过网络架构实现策略优化的？

回答：
PPO采用Actor-Critic双网络架构。在RLHF场景中，Actor（策略网络）负责生成大模型对用户prompt的响应内容分布（即“动作”）；Critic（价值网络）则估计当前状态（如用户prompt对应的对话语境）的价值，判断该状态的“好坏”。
具体优化过程为：Actor生成响应后，奖励模型（基于人类偏好训练）会对响应打分（奖励信号），Critic会输出对当前状态的价值预估。两者结合计算“优势函数”——衡量实际奖励与Critic预估的差值，若优势为正，说明动作优于预期，会提升该动作的概率；反之则降低，最终让大模型的生成行为逐步对齐人类偏好。

问题2：相比PPO，GRPO在大模型微调任务中为何能提升训练效率？

回答：
GRPO的核心优势在于“去Critic化”和“组内相对奖励”机制，非常适配大模型场景：

减少计算开销：GRPO舍弃了PPO中的价值网络（Critic），无需额外训练一个网络来估计状态价值，直接减少了参数规模和计算资源消耗，工程上更轻量；
适配大模型能力：大模型能轻松对同一用户prompt生成多组候选输出（如5-8条不同响应），恰好满足GRPO“组内对比”的需求——通过奖励模型对这些候选打分后，基于组内相对分数计算优势，无需全局价值基线，更新策略更直接；
贴合训练目标：大模型当前主流训练方向（如强化数学、编程能力）更依赖对同类任务的精细对比优化，GRPO的组内相对奖励能更高效地强化这类专项能力。

问题3：在实际部署GRPO训练大模型时，如何避免因采样问题导致的训练失效？

回答：
GRPO的训练效果高度依赖同一状态下的候选采样质量，需从两方面规避风险：

保证采样数量与多样性：组大小（k）通常设置为4-8，避免k过小（如小于3）导致组内对比信息不足、标准化效果差；同时确保候选输出的多样性，避免重复内容削弱奖励模型的区分度；
优化奖励模型：若奖励模型区分能力弱（如打分集中、差异小），会导致训练信号模糊，需先通过更多人类反馈数据优化奖励模型，或增大k值（如从4调至6-8），利用更多样本稀释噪声，提升相对奖励的可靠性。

问题4：在长对话生成（如多轮客服对话）这类长地平线任务中，为何PPO可能比GRPO更稳定？

回答：
长地平线任务的核心挑战是状态序列长、奖励延迟，需要全局价值基线锚定优化方向。
PPO的Critic网络会持续估计每个状态的绝对价值，为整个序列的动作提供统一参考系，即使中间步骤奖励模糊，也能通过全局价值调整策略；
而GRPO依赖组内相对奖励，缺少Critic提供的全局基线，在长序列中，组内局部对比可能累积偏差，导致策略在后期步骤中偏离最优方向，收敛稳定性下降。因此，长对话等场景更适合用PPO平衡局部奖励与全局价值。

问题5：如果要在算力有限的服务器上微调一个70亿参数的大模型，选择PPO还是GRPO？为什么？

回答：
优先选择GRPO，原因在于工程轻量性：
70亿参数模型的训练本身对算力和显存要求极高，PPO需要同时训练Actor（70亿参数）和Critic（通常与Actor同规模），相当于维护两个大模型，显存占用和计算成本翻倍；
而GRPO仅需训练Actor一个网络，省去Critic的参数存储和梯度计算，能显著降低算力消耗，更适配有限资源场景，同时通过组内采样（如k=4）保证微调效果，在资源约束下性价比更高。