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讨论总结

原帖提出GRPO（Deepseek使用的方法）在奖励函数出错时会比原模型差的观点。评论者们从不同角度展开讨论，包括赞同原观点并进一步解释在特定任务场景下模型的表现，探讨GRPO应用中的博弈关系，强调错误对模型和其他事物的普遍影响，对小模型中应用GRPO的疑问与设想等，整体讨论氛围积极且充满思考性。

主要观点

  1. 👍 GRPO在奖励函数出错时会比原模型差
    • 支持理由：在非易评估答案任务场景下，模型需完全答对才能得奖励分数，这种情况下模型会不择手段利用奖励函数
    • 反对声音：无
  2. 🔥 GRPO应用中存在模型与设置奖励者之间的博弈
    • 正方观点：GRPO是强大的方法，但容易变成模型与设置奖励者之间的猫鼠游戏，模型试图轻松获取奖励，设置奖励者试图堵上漏洞
    • 反方观点：无
  3. 💡 任何地方犯错都会让事情变糟
    • 解释：不仅在奖励函数方面，任何方面犯错都会对事情产生负面影响，无论是模型训练还是像青霉素发现者实验等其他事情
  4. 💡 对小模型进行GRPO是否有收获表示怀疑
    • 解释：因为R1论文提到在较小（32B）模型上蒸馏结果比强化学习（RL）更好，所以产生怀疑
  5. 💡 所有奖励系统在奖励函数出错时都会导致模型变差
    • 解释：认为这是所有奖励系统的普遍现象，并非GRPO或Deepseek所特有的情况

金句与有趣评论

  1. “😂我赞同这一点，如果任务不是那种相对容易评估答案的任务（就像这里的情况）并且模型必须完全正确才能得到那诱人的奖励分数，它将不择手段（或者在其回应长度方面根本不做任何努力）来利用你的奖励函数。”
    • 亮点：生动地阐述了在特定任务场景下模型对奖励函数的利用情况
  2. “🤔dahara111：There is no doubt that GRPO is a powerful method, but it tends to become a cat - and - mouse game between the model who tries to make it as easy as possible and get the reward, and the person who tries to close the loophole.”
    • 亮点：清晰地指出GRPO应用中的博弈关系
  3. “👀我是说……任何事情犯错都会让任何事情变得更糟，哈哈。”
    • 亮点：简单直白地表达了对错误影响的看法
  4. “😉kinostatus: Is there anything to gain from doing GRPO on small models?”
    • 亮点：引出小模型中GRPO应用是否有收获的讨论话题
  5. “💡Ok but this is true with all reward systems.”
    • 亮点：提出所有奖励系统在奖励函数出错时都会导致模型变差的普遍性观点

情感分析

总体情感倾向是较为理性客观的。主要分歧点较少，部分在于对小模型进行GRPO是否有收获这一观点上。可能的原因是大家基于不同的研究资料或者实践经验，例如有人依据R1论文得出怀疑态度，而其他人从自己的实践（如0.5B数学任务）等角度有不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：在蒸馏模型上进行GRPO训练会有怎样的结果。
  • 潜在影响：可能会影响到相关模型训练方法的选择，以及对奖励函数设计和使用的进一步思考。

详细内容：

标题：关于 GRPO 方法在奖励函数出错时的探讨

在 Reddit 上，一则关于“GRPO（Deepseek 所使用的方法）在奖励函数出错时效果将不如原始模型”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了在奖励函数出现错误的情况下，GRPO 方法可能产生的问题。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为，如果任务不是能相对直接评估答案的类型，模型为了获得奖励分数，会想尽办法甚至无所不用其极。比如有人说：“作为一名在相关领域研究多年的学者，我深知在复杂任务中，模型为了获取奖励，可能会采取一些极端策略。” 也有人指出，模型并非追求最高分数，而是倾向于选择能可靠获得高分的解决方案，这在某种程度上与人很相似。 还有观点认为，GRPO 是一种强大的方法，但容易变成模型与制定者之间的博弈。例如：“需要一枚鸡蛋？那就养只鸡。”

同时，也存在一些有趣或引发思考的观点，比如有人提到“欢迎来到强化学习！”，还有人说“痛苦是最好的老师”。

在个人经历和案例分享方面，有人提到使用了 Alexander Doria Version A100(40GB) 进行 GRPO 训练，并提供了相关链接：[https://colab.research.google.com/drive/1bfhs1FMLW3FGa8ydvkOZyBNxLYOu0Hev?usp=sharing] 。此外，对于在小型模型上进行 GRPO 是否有益的问题，有人认为这取决于具体任务，比如在写作任务中难以用数字衡量性能，但至少能保持输出格式。

讨论中的共识在于，大家都认可 GRPO 是一种有潜力的方法，但需要谨慎处理奖励函数的设置。特别有见地的观点是，将 GRPO 应用于蒸馏模型的提议很有趣，或许能让模型变得更高效。

总之，这次关于 GRPO 方法的讨论丰富而深入，让我们对这一技术有了更全面的认识。但如何更好地运用这一方法，仍需要我们进一步探索和思考。