在大模型工程岗面试中，强化学习算法是高频考察模块，尤其是支撑RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术的PPO与GRPO算法，更是面试官重点关注的核心考点。本文将从算法架构、训练逻辑、工程实践三个维度，拆解PPO与GRPO的核心原理，对比两者在大模型训练中的优劣势，并补充实际项目中参数调优的关键思路，帮助求职者快速掌握面试应答要点。

一、面试核心问题：PPO与GRPO算法原理有何差异？

1.1 问题背景：为何这两种算法是面试重点？

大模型的“对齐人类偏好”能力，核心依赖RLHF技术，而PPO与GRPO正是RLHF流程中“策略优化阶段”的核心算法。其中，PPO是OpenAI在GPT-3.5时代推出的经典方案，至今仍在多数大模型训练中应用；GRPO则是2024年DeepSeek团队在《DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models》中提出的优化算法，凭借轻量高效的特性，迅速成为Claude 4、Gemini 2.5、Qwen 3等主流模型提升推理能力的关键技术。

面试官考察这两种算法，不仅是检验候选人对强化学习基础的掌握，更看重其能否结合大模型工程场景，解释算法落地的核心逻辑与取舍——这也是区分“理论型”与“工程型”候选人的关键。

1.2 标准答案：从架构到实例的完整解析

（1）PPO算法：依赖双网络的“精准对齐”逻辑

PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是基于Actor-Critic架构的策略梯度算法，核心通过“双网络协作”实现策略优化，具体逻辑如下：

双网络分工：

• 策略网络（Actor）：即大模型本身，负责在给定输入（如用户提问）下生成输出（如回答内容），本质是“输出动作的决策器”；
• 价值网络（Critic）：作为“评估者”，负责预估当前输入下，策略网络生成动作的“理论价值分”，衡量该动作的预期表现。

训练核心流程：

1. 策略网络生成动作（如针对“介绍RLHF”生成回答A）；
2. 价值网络对该动作打分（如给回答A打0.6分，代表“预期中等表现”）；
3. 奖励函数（基于人类偏好设计的评估规则）对动作打“实际价值分”（如人类更希望回答包含“三阶段流程”，而回答A未提及，故打0.4分）；
4. 计算优势函数（Advantage）：用“实际分 - 预期分”量化动作的“超预期程度”，公式为 A = 奖励分 - 价值分。若A为正，说明动作超预期，需提升该类动作概率；若为负，则需降低概率。

实例理解：
假设用户提问“如何缓解焦虑”，策略网络生成回答A：“可以深呼吸”；价值网络预估该回答得0.5分（认为“回答简洁但不够全面”）；奖励函数因“未提及‘运动’‘倾诉’等关键方法”，给回答A打0.3分。此时优势函数A=0.3-0.5=-0.2（负分），PPO会调整策略网络，减少“仅提深呼吸”这类回答的生成概率。
若策略网络后续生成回答B：“可以通过深呼吸、规律运动或向朋友倾诉缓解”，价值网络打0.7分，奖励函数打0.8分，优势函数A=0.1（正分），PPO则会提升该类回答的生成概率。通过反复迭代，模型逐渐对齐人类对“全面性”的偏好。

PPO算法架构示意图：

（2）GRPO算法：无价值网络的“轻量化”优化

GRPO（Group Relative Policy Optimization，组相对策略优化）是对PPO的工程化改进，核心创新是去掉价值网络，通过“组内对比”替代“预期分评估”，简化训练流程，具体逻辑如下：

核心思路：同一输入下，让策略网络生成多组候选动作（如针对同一问题生成4个回答），通过“组内奖励归一化”计算优势函数，无需依赖价值网络的预估。

训练核心流程：

1. 针对同一输入（如“解一元二次方程x²-5x+6=0”），策略网络生成k组候选动作（如4个解题步骤）；
2. 奖励函数对每组动作打分（如4个回答分别得8分、9分、6分、7分）；
3. 计算组内均值（(8+9+6+7)/4=7.5），用“单组得分 - 组内均值”作为优势函数（如8-7.5=0.5，9-7.5=1.5，6-7.5=-1.5，7-7.5=-0.5）；
4. 仅保留优势函数为正的动作（如前2个回答），提升其生成概率；抑制优势为负的动作，实现策略更新。

实例理解：
用“学生考试”类比：PPO中，价值网络是“助教”，先预估学生得分，再对比老师（奖励函数）的实际打分；而GRPO则去掉“助教”，让学生针对同一题目写4个解题思路，老师直接给4个思路打分后，取平均分作为基准——高于基准的思路被认定为“优质”，后续重点练习；低于基准的则被舍弃。
例如，学生针对“计算1+2+3+…+100”生成4个思路：

• 思路A：逐个相加（得分5）；
• 思路B：用公式n(n+1)/2（得分10）；
• 思路C：分组相加（(1+100)+(2+99)+…，得分9）；
• 思路D：估算结果（得分4）；
  组内均值为(5+10+9+4)/4=7，优势函数为-2、+3、+2、-3。GRPO会让模型优先学习思路B和C，逐渐掌握高效解题方法，这也是其在数学推理任务中表现优异的核心原因。

GRPO算法架构示意图：

GRPO组内对比逻辑示意图：

二、面试延伸问题：从原理到工程的实战思考

2.1 为什么越来越多大模型选择GRPO而非PPO？

核心原因可归结为“工程效率”与“场景适配”的双重优势：

1. 训练成本更低：省去价值网络的训练与维护——价值网络需单独标注数据训练，且容易出现“预估偏差”（如对复杂推理题打分不准），GRPO直接通过组内对比规避这一问题，显存占用减少30%~50%，训练周期缩短20%以上；
2. 大模型场景适配性更强：大模型生成多组候选动作的成本极低（仅需单次输入多轮采样），无需额外算力；且组内对比能更精准捕捉“相对优势”，尤其适合数学推理、代码生成等“结果优劣可量化”的任务；
3. 稳定性更高：PPO依赖价值网络的“绝对分数”，若价值网络训练不稳定，会导致优势函数波动；GRPO用“相对分数”作为基准，受单一样本噪声影响更小，训练过程更平滑。

2.2 GRPO的核心风险的应对方案？

GRPO的风险主要源于“组内采样”与“无全局基准”，实际项目中可通过以下方式规避：

• 风险1：采样不足导致训练信号偏差
  若组内候选动作数量（k值）过小（如k=2），可能因样本代表性不足，误将“次优动作”判定为“优质动作”。
  应对：通常将k设置为4_{8（需结合显存调整），若奖励函数噪声大（如主观类任务打分波动），可将k提升至10}12，通过增加样本量降低偏差。

• 风险2：长地平线任务收敛不稳定
  对于“多轮对话”“复杂代码生成”等长流程任务，GRPO的“组内局部基准”可能无法反映全局最优策略，导致模型在后期训练中停滞。
  应对：引入“滑动窗口均值”作为补充基准——将最近10组候选的得分均值作为全局参考，结合组内均值计算优势函数，平衡局部与全局优化目标。

2.3 工程实践中GRPO的k值如何选择？

k值（组内候选动作数量）的选择需在“训练效率”“显存消耗”“优化效果”三者间权衡，具体参考规则如下：

场景类型	推荐k值	核心原因
数学推理、代码生成	6~8	任务结果优劣区分度高，需足够样本捕捉优质策略，且该k值下显存压力可控
对话生成、文案创作	4~6	任务主观性强，奖励噪声大，较小k值可减少冗余计算，避免过拟合局部偏好
小参数量模型（<7B）	4~5	模型生成能力有限，过多候选易出现重复内容，小k值可提升训练效率
大参数量模型（>13B）	7~8	模型生成多样性高，大k值可挖掘更多优质策略，且大模型算力支撑能力更强

此外，可通过“动态k值调整”进一步优化：训练初期用较小k值（如4）快速收敛，中期提升至6_{8细化策略，后期回落至5}6稳定模型，兼顾效率与效果。

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• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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