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从零开始训练推理模型：GRPO+Unsloth改造Qwen实战指南

推理型大语言模型现在确实火了。这类模型的特点是会先对问题做充分思考，然后再给出答案，而不是直接回复。

本文虽然标题中提到“类 PPO 算法”，但更准确地说，DAPO 和 GSPO 都可以视作在 GRPO 框架下，针对不同任务场景的一系列演进方案。它们并非简单的替代，而是通过改进策略更新与约束机制，逐步修正了 GRPO 在实践中暴露出的若干缺陷。

token ppo grpo dapo gspo 2025-09-12 07:08 2

腾讯最新提出的Think-In-Games (TiG) 框架，直接把大模型丢进王者荣耀里训练。它不仅能实时理解盘面信息（英雄、发育、兵线、防御塔、资源、视野等），还能打出像人类玩家一样的操作。

而就在今年，大模型后训练的研究出现了几个重磅结果，包括 Seed 团队的 DAPO，Qwen 团队的 GSPO，微软团队的 GFPO 等等，而他们无一例外都是对 GRPO 范式的改进。

用过 DeepSeek-R1 等推理模型的人，大概都遇到过这种情况：一个稍微棘手的问题，模型像陷入沉思一样长篇大论地推下去，耗时耗算力，结果却未必靠谱。现在，我们或许有了解决方案。

不同于基于 Transformer 的自回归式语言模型，dLLM 基于掩码式扩散模型（masked diffusion model / MDM），此前我们已经报道过 LLaDA 和 Dream 等一些代表案例，最近首款实现商业化的 dLLM 聊天机器人 Mer

近年来，强化学习 (RL) 在提升大型语言模型 (LLM) 的链式思考 (CoT) 推理能力方面展现出巨大潜力，其中直接偏好优化 (DPO) 和组相对策略优化 (GRPO) 是两大主流算法。

中文北大 dpo hps grpo 2025-06-20 10:05 19

大型语言模型（LLMs）已经在代码生成领域取得了显著进步，但生成的代码虽然功能正确，却往往存在效率低下的问题。这一研究缺口正是由南洋理工大学、新加坡国立大学、香港大学、西安交通大学和字节跳动的联合研究团队着手解决的。在最近发表的论文《Afterburner:

随着 OpenAI 的 o1/o3 和 Deepseek-R1 等具备强大推理能力的大语言模型相继问世，学界普遍采用「监督微调 + 强化学习」的两阶段训练范式：先通过推理数据进行监督微调（SFT），再通过强化学习（RL）进一步提升性能。这种成功模式启发了研究人

模态研究 rl sft grpo 2025-06-02 02:57 14

模型独立设计旨在提升自身能力的新算法，并通过持续应用和评估算法实现渐进式增强。提升明显，GSM8k基准测试较初始模型提升6%，超越人工设计方法4.3%；跨领域模型表现提升7.4%，证明算法具有强迁移性。

本文详细解读了 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文中的创新点，读完会对 GRPO 及其改进算法有更深的理解，进而启发构建推理模型的新思路。

首先，文章引导读者检查其AI开发环境，确保安装了必要的软件如Python及PyTorch等，并查看Transformer版本信息。接着详细解释了算法、强化学习算法以及策略优化的强化学习算法的基本概念及其相互关系，强调了GRPO在复杂任务中的优势。通过定义策略网

随着大模型（LLMs）的快速发展和可集成工具的爆炸增长，AI 智能助手在日常生活中可提供的便利越来越多，不仅包括传统任务型对话中订机票、查询天气等助理能力，还增加了无以计数的 AI 能力，如 AI 画图、解数学题、游戏攻略等。而 AI 智能助手准确理解用户的意

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