类PPO强化学习三部曲：GRPO简化→DAPO修正→GSPO全面进化

主要观点总结

文章主要介绍了强化学习在LLM场景中的最新进化，包括从GRPO到DAPO再到GSPO的算法演进，以及它们如何层层递进解决奖励粒度、探索效率与MOE训练稳定性难题。同时，文章还提到了全栈指导班，旨在培养算法工程师的广泛知识、扎实基础和自学能力。

关键观点总结

关键观点1: GRPO的演进逻辑

从GRPO简化PPO到DAPO修正熵坍塌与训练噪声，再到GSPO全面进化，展示了强化学习在LLM场景的最新进化路径，强调了对策略更新与约束机制的逐步改进。

关键观点2: PPO算法简介

PPO算法在LLM上最初用于模型输出内容偏好调节，通过人类偏好排序标注训练奖励模型和价值模型，并介绍了PPO中的Actor模型及其强化学习训练目标函数。

关键观点3: GRPO的问题与思考

GRPO使得强化训练变得简单，但存在熵坍塌、依赖奖励函数、动作与奖励粒度不一致等问题，这些问题在后续算法中被改进。

关键观点4: DAPO的改进与创新点

DAPO通过移除KL散度、提高裁剪上限、动态采样和重新平衡动作：token级别策略梯度损失等创新点，对GRPO进行了改进，以解决熵坍塌、训练不稳定和奖励噪声问题。

关键观点5: GSPO的改进背景与算法

GSPO针对MOE模型的训练稳定性问题，通过调整重要性采样修正项的粒度至序列级别，解决了奖励粒度与动作粒度不一致的问题，提高了训练的稳定性。

关键观点6: 全栈指导班的目的与内容

全栈指导班旨在培养算法工程师的广泛知识、扎实基础和自学能力，涵盖基础、代码能力、模型设计分析、目标检测、数字图像处理、部署等全流程内容，并强调自主学习与指导培养相结合的学习方式。