本文深入探讨了强化学习（RL）在大型语言模型（LLM）训练中的应用，特别是通过人类反馈强化学习（RLHF）技术对齐人类偏好。文章重点介绍了组相对策略优化（GRPO）这一创新算法，其通过生成多个响应组、组内归一化优势计算和KL散度约束，显著提升了训练效率和稳定性。此外，本文详细解析了DeepSeek R1模型的四阶段训练流程，展示了其在数学和编程任务中的卓越表现。最后，文章还介绍了如何在TRL库中实现GRPO，并提供了配置参数、奖励函数设计和训练监控指标等实用建议
