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GRPO是广义相对策略优化算法的简称，它是强化学习中一种重要的策略优化方法。与传统的策略梯度算法相比，GRPO通过限制每次策略更新的幅度，有效提高了训练过程的稳定性和收敛效率。
GRPO的核心机制在于平衡两个目标：一是最大化预期的累积奖励，二是限制新旧策略之间的差异。这种差异通常使用KL散度来衡量，确保策略更新不会过于激进，从而保持训练的稳定性。
GRPO的目标函数包含两个主要部分：第一部分是概率比乘以优势函数，用于估计策略改进带来的收益；第二部分是KL散度惩罚项，用于限制策略变化的幅度。其中beta是惩罚系数，用于平衡这两个目标。
GRPO的一个重要特点是使用从旧策略到新策略的KL散度方向，这与TRPO和PPO常用的方向相反。这个方向的KL散度惩罚项会鼓励新策略在旧策略认为可能的动作空间内进行探索和优化，从而提供更稳定的策略更新。
GRPO的优化过程通过调整beta参数来平衡稳定性和收敛速度。较大的beta值提供更高的稳定性但收敛较慢，较小的beta值则相反。GRPO的主要优势包括提高训练稳定性、有效控制策略更新幅度、平衡探索与利用，特别适用于连续控制任务。