GRPO
VLM-R1引领视觉语言模型新纪元 多模态AI迎来新突破
近日，VLM-R1项目的成功推出为这一领域带来了新的曙光。 该项目是 DeepSeek 团队的 R1方法在视觉语言模型中的成功迁移，意味着 AI 对视觉内容的理解将进入一个全新的阶段。 VLM-R1的灵感源自于去年 DeepSeek 开源的 R1方法，该方法利用了 GRPO（Generative Reward Processing Optimization）强化学习技术，在纯文本处理上取得了优异的表现。
DeepSeek 背后的技术：GRPO，基于群组采样的高效大语言模型强化学习训练方法详解
强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）推理能力的重要技术手段，特别是在需要复杂推理的任务中。 DeepSeek 团队在 DeepSeek-Math [2] 和 DeepSeek-R1 [3] 模型中的突破性成果，充分展示了强化学习在增强语言模型数学推理和问题解决能力方面的巨大潜力。 这些成果的取得源于一种创新性的强化学习方法——群组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）。
DeepSeek用的GRPO占用大量内存？有人给出了些破解方法
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。
DeepSeek 用的 GRPO 占用大量内存？有人给出了些破解方法
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。
- 1