DeepSeek用的GRPO占用大量内存？有人给出了些破解方法

选自oxen.ai

作者：Greg Schoeninger

编译：陈陈、泽南

RTX 3080 移动版能训练哪种大模型？本文为那些 GPU 资源有限时使用 GRPO 训练的开发者提供了宝贵的指导。

自 DeepSeek-R1 发布以来，群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。

GRPO 是一种在线学习算法（online learning algorithm），它通过使用训练过程中由训练模型自身生成的数据来进行迭代改进。GRPO 的目标是最大化生成补全（completions）的优势函数（advantage），同时确保模型保持在参考策略（reference policy）附近。

本文的目的是帮你节省一些时间，让你根据硬件预算选择合适的模型大小。在开始微调时，你必须做出的重要决定是选择模型大小，以及你是执行完全微调还是参数高效微调（PEFT）。

文章作者来自 AI 公司 Oxen.ai 的 CEO Greg Schoeninger。

（文：机器之心）