摘要：

在大型语言模型（LLM）和深度强化学习领域，PPO（Proximal Policy Optimization） 和 GRPO（Group Relative Policy Optimization） 是两种备受关注的策略优化方法。本文将从原理、实现方式、性能表现等多个维度对两者进行系统对比，帮助你理解它们的核心差异与适用场景。

无论你是 AI 工程师、研究者，还是对强化学习感兴趣的开发者，这篇文章都将为你提供清晰的技术选型参考。

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一、引言：为什么我们要比较 PPO 和 GRPO？

随着 LLM 的发展，传统的强化学习算法如 PPO 被广泛用于训练对话系统、文本生成等任务。然而，PPO 在训练效率、计算成本方面存在瓶颈，尤其是在大规模语言模型中，训练过程可能变得非常缓慢 。

为了提升训练效率，DeepSeek 提出了 GRPO（Group Relative Policy Optimization） 算法，它通过移除价值函数估计、简化 KL 散度惩罚机制，在保证效果的同时显著提升了训练速度 。

那么，这两者的区别到底在哪？又该如何选择？我们一起来看。

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二、核心概念对比

特性	PPO（Proximal Policy Optimization）	GRPO（Group Relative Policy Optimization）
原理	基于优势函数估计和 KL 散度约束的策略优化	基于多样本相对奖励排序的策略优化
是否使用价值网络	✅ 使用价值网络估计状态价值	❌ 不使用价值网络
KL 惩罚机制	✅ 在目标函数中加入 KL 惩罚项	❌ 移除了 KL 惩罚，避免复杂的优势计算
优势估计方式	✅ GAE（Generalized Advantage Estimation）	❌ 多个样本之间的相对排名作为奖励信号
计算效率	较低	更高
适合场景	通用性强、稳定性好	高效训练、资源有限环境

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三、技术原理深入解析

✅ PPO：经典稳定，但代价高昂

PPO 是一种经典的策略梯度方法，其核心思想是通过限制新旧策略之间的 KL 散度，来防止更新步长过大导致训练不稳定 。

关键步骤包括：

• 利用价值网络估计状态价值
• 使用 GAE 估计优势函数
• 构建带 KL 惩罚的目标函数进行策略更新

虽然 PPO 具有良好的收敛性和泛化能力，但在大规模语言模型中，由于需要维护和更新价值网络，其训练效率较低 。

✅ GRPO：去中心化的高效替代方案

GRPO 的核心创新在于：

• 去掉价值函数估计：不再依赖价值网络，直接通过多个样本的相对排名构建奖励信号
• 不使用 KL 惩罚项：避免了复杂的 GAE 计算过程，从而提升训练效率

具体来说，GRPO 会为同一个提示词生成多个回复，并根据这些回复的质量进行排序，利用这种“群体相对偏好”来指导策略更新 。

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四、性能与效率对比分析

维度	PPO	GRPO
训练速度	较慢	快速（可节省 30%~50% 时间）
显存占用	高（需保存价值网络参数）	低（无需额外网络）
稳定性	高（已验证于大量任务）	中等（依赖样本质量）
实现复杂度	高（涉及 GAE、KL 惩罚）	低（仅需多采样 + 排序）
对样本质量要求	一般	较高（需多样化样本）

小贴士：如果你的训练数据质量较高、硬件资源有限，GRPO 可能是一个更优选择；而如果你追求极致的训练稳定性，PPO 仍是值得信赖的经典算法 。

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五、实际应用案例对比

✅ PPO 的典型应用场景

• Chatbot 对话系统（如早期版本的 QwenChat）
• 游戏 AI 控制（如 Dota、StarCraft）
• 复杂决策路径问题（如机器人路径规划）

✅ GRPO 的典型应用场景

• 数学推理增强（如 DeepSeek-R1 的数学能力提升）
• 高并发文本生成服务
• 资源受限设备上的模型微调与部署

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六、总结：如何选择更适合你的算法？

场景	推荐算法	原因说明
大规模语言模型训练	GRPO	训练效率高，显存占用低
小规模任务或实验验证	PPO	收敛性好，生态支持完善
需要快速迭代与部署	GRPO	实现简单，适合自动化流程
对结果稳定性要求极高	PPO	经过大量实践验证
数据质量高、样本多样性好	GRPO	发挥群体排序优势，效果更好

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结语：

感谢你阅读这篇关于 PPO 与 GRPO 强化学习算法的对比文章！希望它能为你提供清晰的技术路线图，并助力你在 AI 模型训练中做出更明智的选择。

如果你还有其他问题，欢迎在评论区留言交流！

👋 祝你模型跑得更快、效果更好，训练一次成功！

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标签：

#强化学习 #PPO #GRPO