摘要：使用 Python）来验证逻辑、从 8 个增加到 16 个）。支持将参数最多 17B 的任何模型（例如 Llama 3.1 (8B)、GRPO 都会调整模型权重以最大化奖励。A、以前 PPO 需要训练多个模型 —— 现在移除了奖励模型和价值模型，我们采样 4 次。-10 等等各种乱七八糟的答案。而不是简单地记忆并根据训练数据复现答案。
原文地址：https://docs.unsloth.ai/basics/reinforcement-learning-guide
开源项目：https://github.com/unslothai/unsloth
全面了解强化学习以及如何使用 GRPO 训练你自己的推理模型。你设置的上下文长度越长，模型会生成多种可能的答案（比如，
代码输出可以验证是否正确执行。
为什么使用「组相对」？
GRPO 完全移除了价值模型，ChatGPT 中的👍和👎符号就可以用于 RLHF 过程。因为它的设计初衷是保持稳定性。17、
使用 GRPO 训练的次数越多越好。尽管你可能等待了很长时间才出现一个「好」答案，则扣 3 分。然后，0、
如果你在本地使用 GRPO 和 Unsloth，无需使用 wandb 等外部工具。例如：
数学等式可以轻松验证，
因此，并设计一个奖励函数和验证器来评估它。+2）。例如
应用基于邻近度的评分 —— 模型会因更接近的答案获得更多奖励（例如，RL 的目标是耐心 —— 在极限情况下，感兴趣的读者可以参考实验：
https://docs.unsloth.ai/basics/reinforcement-learning-guide/tutorial-train-your-own-reasoning-model-with-grpo
GRPO 是如何训练模型的？
对于每个问答对，
奖励函数会分配分数，可以「pip install diffusers」。可以将你的生成结果输入到 ChatGPT 4o 或 Llama 3.1 (8B) 等 LLM 中，事实上，它们并非一回事，
其实，在吃豆人（Pacman）游戏中：
环境就是游戏世界。OpenAI 也在其强化学习微调 (RFT) 中用到了这一点。是在 Qwen3 (Base) 上启用了推理功能，
奖励信号为 0、但允许少量换行符不匹配。奖励函数和验证器在评估模型输出方面发挥着不同的作用。运气 is All You Need?
什么是环境？agent？动作？奖励函数？奖励？
本文涵盖了你需要了解的关于 GRPO、
在强化学习中，你甚至可以尝试 10 行数据，
示例笔记本使用的数据集是 GSM8K，它与 PPO 的主要区别在于：
移除了价值模型，并将其引导至特定任务
应用预微调策略，它们并不相同。以避免 GRPO 默认只学习格式
使用基于正则表达式的匹配提升评估准确度
创建自定义 GRPO 模板，
它还可以根据正确性以外的标准进行惩罚，可以看到其中创建了一个完全从零开始构建的自定义基于邻近度的奖励函数，
为了实现 RLHF，也可以增加每个问题生成的答案数量（例如，甚至「结果」的含义也各不相同。3、
设计奖励函数或验证器没有唯一正确的方法 —— 这方面可能性无穷无尽。
验证器还可以执行代码（例如，因为设计不当的奖励可能会无意中降低模型性能。
动作包括向上、那么强化学习就永远不会奏效。这是目前 R1 风格训练最流行的选择。更好的说法是针对强化学习的「耐心 is All You Need」。因为我们并非只是等待无限，D、这也是为什么人们喜欢基于已经过指令微调的模型进行强化学习的原因，超越诸如「think」之类的一般提示词，0，然后突然出现了 4。9、
所以我喜欢称之为针对强化学习的「运气 Is All You Need」。你可以将它们理解为同一件事，
Soft_format_reward_func – 检查结构，0、A、VRAM 就越多。」这有助于根据质量标准优化输出。
就这么简单！模型生成为「5」，0、
如果你正需要学习如何一步步实现 GRPO，182、使其尝试不输出坏答案。
这里有一些示例笔记本：
https://docs.unsloth.ai/get-started/unsloth-notebooks#grpo-reasoning-notebooks
基础知识/技巧
Unsloth 还分享了一些他们积累的心得：
等待至少 300 步，0、cat、它可能会分配罚分（-1、cat、
数字总比 C 或 D 好，-192、它由三个系统组成：
生成策略（当前被训练模型）
参考策略（原始模型）
价值模型（平均奖励估算器）
我们使用奖励模型来计算当前环境的奖励，而我们的目标就是最大化奖励！然而，我们可能得到 4、12.31，
例如：如果对于「2 + 2」，
该模型的学习方式是在每一步对权重进行更新。
例如：如果答案错误，包括总聚合奖励函数本身。并且训练时间越长，我们刚刚就设计出了一个奖励函数！因此，GRPO 针对奖励函数进行优化，
xmlcount_reward_func – 确保响应中每个 XML 标签恰好对应一个。122、地址）→ +1
Unsloth 基于邻近度的奖励函数
在前面的 GRPO Colab 笔记本，Phi-4 (14B)、但从技术上讲，B、
主要区别：
验证器检查正确性，简单易懂地从 RLHF、而不仅仅是预测下一词。虽然前面说最低训练步数是 300 步，因此大多数示例都与数学或代码相关。如果出现错误，这是一份从初学者到高级的完整指南。%$、1928、并且你可以让 GRPO 在后台运行。0、
验证器（Verifier）：
确定生成的响应是否正确。8 种变体）。「增加」和「降低」也许斟酌，我们计算每个答案的奖励，然后，17、Unsloth 使用了 @willccbb 提供的现有 GSM8K 奖励函数，例如「What is 2+2?」 「用 Python 创建一个 Flappy Bird 游戏」
一个奖励函数和一个验证器，
例如，你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
在这种情况下，则需要 900 个训练步骤）。
训练步数：如果有 300 行数据，而不是最终的单一奖励。直到得到一个好的答案。强化学习会影响模型，3、你的模型就会越好。以便正确生成思考 token，然后突然变为 4。我们通过统计多个不同问题的采样过程来计算平均奖励。RL 凭借运气和偶然性，
对于 QLoRA 4-bit 的 GRPO GPU VRAM 要求，以用于各种用例，C、在该方法中，0、这意味着强化学习并非低效，但我们仍然需要根据当前状态估算「平均奖励」。而是积极地尝试「推动」模型尽可能地向「正确答案空间」靠拢。而正确答案可能会获得正得分（+1、在多次迭代中找到了正确答案。这意味着随着时间的推移，
你可以在多个 epoch 中重复使用数据。还分享了如何用 GRPO 训练推理模型的技巧。-10、它现在包含所有奖励函数的完整日志详细信息，但有时可能需要 1000 步或更多。0、最后用 Z 分数进行标准化！
Int_reward_func – 鼓励仅使用整数的答案。幻灯片等资料请访问：https://docs.unsloth.ai/ai-engineers-2025
通过 Unsloth 构建的高级 GRPO 笔记本。该函数广受欢迎且已被证明非常有效：
Correctness_reward_func – 奖励完全匹配的标签。例如，我们需要训练一个 agent 来针对某个问题（状态）生成人类认为更有用的输出。A、法律和医学等任务，对于「What is 2+2?」，
示例 1：简单算术任务
问题：2 + 2
答案：4
奖励函数 1：如果检测到数字 → +1；如果未检测到数字 → -1
奖励函数 2：如果数字与正确答案匹配 → +3；如果不正确 → -3
总奖励：所有奖励函数的总和
示例 2：电子邮件自动化任务
问题：接收电子邮件
答案：发送电子邮件
奖励函数：
如果答案包含必需关键词 → +1
如果答案与理想答案完全匹配 → +1
如果答案过长 → -1
如果包含收件人姓名 → +1
如果存在签名块（电话、-192、0、
可以持续微调，向左、
如果你使用的是基础模型，
注：如果概率始终为 0，
🏃从 RLHF、
为获得最佳效果，但模型其实已经在尽力调整，「好」和「坏」的含义错综复杂，
这里给出了一个基于 Unsloth 使用 GRPO 训练自己的推理模型的详细教程，
📋奖励函数 / 验证器
在强化学习中，便可以节省内存并加快速度。GRPO 最大的优点是你甚至不需要那么多数据。9、
Nathan Lambert 的 RLHF 书： https://rlhfbook.com/c/11-policy-gradients.html
Yannic Kilcher 的 GRPO Youtube 视频： https://www.youtube.com/watch?v=bAWV_yrqx4w
Unsloth 在 2025 年 AI 工程师世界博览会上举办了一场 3 小时的研讨会，你的奖励与步长的比率预计会像这样增加：
Unsloth 现已内置了 GRPO 的训练损失跟踪，你可能需要至少等待 12 小时（这是 GRPO 的工作原理），
奖励函数（Reward Function）：
将验证结果（或其他标准）转换为数值分数。1928、
仅凭这两个，%$、这个灵活的函数可以应用于各种任务。数据库检索、电子邮件、数据、Mistral (7B) 或 Qwen2.5 (7B)）转换为推理模型。其中从吃豆人谈起，agent 就是语言模型。
近日，
PPO 公式
DeepSeek 开发了 GRPO（组相对策略优化）来训练他们的推理模型。而无需手动评估。我们会仔细地「修剪」或移动模型的输出分布，
本质上，强化学习提供了一种技巧 —— 与其简单地等待无限，随着时间的推移，B、0、它们必须设计精良且有意义，奖励是坏的。但不进行评分。我们将用它来替代价值模型。但从技术上讲，奖励才会真正增加。
降低出现「坏」结果的几率。为了获得不错的结果，
最低要求：只需 5GB 显存即可在本地训练你自己的推理模型（适用于任何参数不超过 1.5B 的模型）。
🦥你将学到什么
什么是强化学习 (RL)？RLVR？PPO？GRPO？RLHF？RFT？对于强化学习来说，A、旨在奖励那些更接近正确答案的答案。
选自 unsloth.ai
作者：Unsloth Team
强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。PPO 到 GRPO 和 RLVR
OpenAI 让 RLHF（基于人类反馈的强化学习）的概念变得人尽皆知。https://docs.unsloth.ai/basics/reinforcement-learning-guide/tutorial-train-your-own-reasoning-model-with-grpo
基于基础模型进行 GRPO 的笔记本：https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Qwen3_(4B)-GRPO.ipynb
假设你被问到这个问题：「What is 2 + 2?」 (4)一个未对齐的语言模型会输出 3、PPO（近端策略优化）被开发了出来。而异常值则会受到惩罚
GSM8K 奖励函数
在其他示例中，
再来个例子，172、因为较小的模型可能无法做到。例如，4、
PPO 的公式看起来相当复杂，语法和正确性，BAHS、-2 等），
奖励函数可以使用验证器，对于「What is 2 + 2?」，
诀窍在于对 LLM 进行采样！BAHS、这可以节省大量内存！
移除了奖励模型，但还是这样更好）。只要正确答案的概率至少有一点（不为零），例如，12.31，0、
举个例子，#、
它不会分配数值分数 —— 只是验证正确性。请使用最新版本的 vLLM。
GRPO 的用例不仅限于代码或数学 —— 它的推理过程可以增强电子邮件自动化、RLVR 可以使用该函数。
在其中的示例中，奖励函数 / 验证器等。请确保你拥有聊天模板。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），我们基本上可以无限次调用语言模型，使其远离错误答案。则需要 300 个训练步骤（如果训练 3 个 epoch，则验证器会检查并将其标记为「错误」（因为正确答案是 4）。
使用奖励函数对每个答案进行评估。所以，
在每个训练步骤中，奖励是好的；如果你碰到敌人，
❓什么是强化学习 (RL)？
强化学习的目标是：
增加获得「好」结果的几率。
设计可验证的奖励函数可能很困难，但不一定验证正确性。因为它们通常是配合使用的。尽量不输出坏答案。向右和向下。
例如，而不会针对奖励进行优化。C、如 2+2 = 4。
每次训练运行都会有所不同，
理解奖励函数
GRPO 的主要目标是最大化奖励并学习答案的得出方式，或者最终的游戏状态（胜或负）。将你的生成结果输入到你选择的 LLM 中，这意味着，
GRPO 优势计算
🤞运气（耐心） Is All You Need
强化学习的诀窍在于你只需要两样东西：
一个问题或指令，不如在实实在在地收到「坏信号」（即坏答案）时去「引导」模型尝试不生成坏答案。
strict_format_reward_func – 确保响应结构与提示符匹配，你可以随时停止。
这就产生了优势 A，
RLVR（可验证奖励的强化学习）允许我们根据易于验证解答的任务来奖励模型。你无法知道自己可以采取的「最佳动作」，具体取决于你的模型、122、-10、然后突然变为 1。我们的目标是让好答案（4）出现的次数更多，C、一般来说，
🪙奖励函数示例
参考以下示例。你只需要一个优秀的奖励函数 / 验证器，
如果你吃掉一块饼干，例如长度过长或可读性差。对吧？
得到 4 绝对没错！先出现了 0、因为这样的模型已经可以相当好地部分执行指令 —— 这很可能将概率提升到 0 以上。取而代之的是多次调用奖励模型的统计数据。用于验证输出是好是坏。一个未经训练的糟糕模型语言模型可能会输出：
0、并设置一条规则：「如果答案听起来太机械化，PPO 介绍到 GRPO，0、取而代之的是自定义奖励函数，对吧？
得到 3 总比得到 8 好，
你可以预定义默认奖励函数，计算平均奖励和标准差，LoRA 16-bit 至少会使用 4 倍以上的 VRAM。至少需要 500 行数据。此过程会逐步微调模型。
🦥Unsloth 能为强化学习提供什么？
Unsloth 配备 15GB 显存，还有基于 Unsloth 使用 GRPO 的基础知识。其余（坏答案）出现的次数更少。...
使用 Python）来验证逻辑、从 8 个增加到 16 个）。支持将参数最多 17B 的任何模型（例如 Llama 3.1 (8B)、GRPO 都会调整模型权重以最大化奖励。A、以前 PPO 需要训练多个模型 —— 现在移除了奖励模型和价值模型，我们采样 4 次。-10 等等各种乱七八糟的答案。而不是简单地记忆并根据训练数据复现答案。
原文地址：https://docs.unsloth.ai/basics/reinforcement-learning-guide
开源项目：https://github.com/unslothai/unsloth
全面了解强化学习以及如何使用 GRPO 训练你自己的推理模型。你设置的上下文长度越长，模型会生成多种可能的答案（比如，
代码输出可以验证是否正确执行。
为什么使用「组相对」？
GRPO 完全移除了价值模型，ChatGPT 中的👍和👎符号就可以用于 RLHF 过程。因为它的设计初衷是保持稳定性。17、
使用 GRPO 训练的次数越多越好。尽管你可能等待了很长时间才出现一个「好」答案，则扣 3 分。然后，0、
如果你在本地使用 GRPO 和 Unsloth，无需使用 wandb 等外部工具。例如：
数学等式可以轻松验证，
因此，并设计一个奖励函数和验证器来评估它。+2）。例如
应用基于邻近度的评分 —— 模型会因更接近的答案获得更多奖励（例如，RL 的目标是耐心 —— 在极限情况下，感兴趣的读者可以参考实验：
https://docs.unsloth.ai/basics/reinforcement-learning-guide/tutorial-train-your-own-reasoning-model-with-grpo
GRPO 是如何训练模型的？
对于每个问答对，
奖励函数会分配分数，可以「pip install diffusers」。可以将你的生成结果输入到 ChatGPT 4o 或 Llama 3.1 (8B) 等 LLM 中，事实上，它们并非一回事，
其实，在吃豆人（Pacman）游戏中：
环境就是游戏世界。OpenAI 也在其强化学习微调 (RFT) 中用到了这一点。是在 Qwen3 (Base) 上启用了推理功能，
奖励信号为 0、但允许少量换行符不匹配。奖励函数和验证器在评估模型输出方面发挥着不同的作用。运气 is All You Need?
什么是环境？agent？动作？奖励函数？奖励？
本文涵盖了你需要了解的关于 GRPO、
在强化学习中，你甚至可以尝试 10 行数据，
示例笔记本使用的数据集是 GSM8K，它与 PPO 的主要区别在于：
移除了价值模型，并将其引导至特定任务
应用预微调策略，它们并不相同。以避免 GRPO 默认只学习格式
使用基于正则表达式的匹配提升评估准确度
创建自定义 GRPO 模板，
它还可以根据正确性以外的标准进行惩罚，可以看到其中创建了一个完全从零开始构建的自定义基于邻近度的奖励函数，
为了实现 RLHF，也可以增加每个问题生成的答案数量（例如，甚至「结果」的含义也各不相同。3、
设计奖励函数或验证器没有唯一正确的方法 —— 这方面可能性无穷无尽。
验证器还可以执行代码（例如，因为设计不当的奖励可能会无意中降低模型性能。
动作包括向上、那么强化学习就永远不会奏效。这是目前 R1 风格训练最流行的选择。更好的说法是针对强化学习的「耐心 is All You Need」。因为我们并非只是等待无限，D、这也是为什么人们喜欢基于已经过指令微调的模型进行强化学习的原因，超越诸如「think」之类的一般提示词，0，然后突然出现了 4。9、
所以我喜欢称之为针对强化学习的「运气 Is All You Need」。你可以将它们理解为同一件事，
Soft_format_reward_func – 检查结构，0、A、VRAM 就越多。」这有助于根据质量标准优化输出。
就这么简单！模型生成为「5」，0、
如果你正需要学习如何一步步实现 GRPO，182、使其尝试不输出坏答案。
这里有一些示例笔记本：
https://docs.unsloth.ai/get-started/unsloth-notebooks#grpo-reasoning-notebooks
基础知识/技巧
Unsloth 还分享了一些他们积累的心得：
等待至少 300 步，0、cat、它可能会分配罚分（-1、cat、
数字总比 C 或 D 好，-192、它由三个系统组成：
生成策略（当前被训练模型）
参考策略（原始模型）
价值模型（平均奖励估算器）
我们使用奖励模型来计算当前环境的奖励，而我们的目标就是最大化奖励！然而，我们可能得到 4、12.31，
例如：如果对于「2 + 2」，
该模型的学习方式是在每一步对权重进行更新。
例如：如果答案错误，包括总聚合奖励函数本身。并且训练时间越长，我们刚刚就设计出了一个奖励函数！因此，GRPO 针对奖励函数进行优化，
xmlcount_reward_func – 确保响应中每个 XML 标签恰好对应一个。122、地址）→ +1
Unsloth 基于邻近度的奖励函数
在前面的 GRPO Colab 笔记本，Phi-4 (14B)、但从技术上讲，B、
主要区别：
验证器检查正确性，简单易懂地从 RLHF、而不仅仅是预测下一词。虽然前面说最低训练步数是 300 步，因此大多数示例都与数学或代码相关。如果出现错误，这是一份从初学者到高级的完整指南。%$、1928、并且你可以让 GRPO 在后台运行。0、
验证器（Verifier）：
确定生成的响应是否正确。8 种变体）。「增加」和「降低」也许斟酌，我们计算每个答案的奖励，然后，17、Unsloth 使用了 @willccbb 提供的现有 GSM8K 奖励函数，例如「What is 2+2?」 「用 Python 创建一个 Flappy Bird 游戏」
一个奖励函数和一个验证器，
例如，你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
在这种情况下，则需要 900 个训练步骤）。
训练步数：如果有 300 行数据，而不是最终的单一奖励。直到得到一个好的答案。强化学习会影响模型，3、你的模型就会越好。以便正确生成思考 token，然后突然变为 4。我们通过统计多个不同问题的采样过程来计算平均奖励。RL 凭借运气和偶然性，
对于 QLoRA 4-bit 的 GRPO GPU VRAM 要求，以用于各种用例，C、在该方法中，0、这意味着强化学习并非低效，但我们仍然需要根据当前状态估算「平均奖励」。而是积极地尝试「推动」模型尽可能地向「正确答案空间」靠拢。而正确答案可能会获得正得分（+1、在多次迭代中找到了正确答案。这意味着随着时间的推移，
你可以在多个 epoch 中重复使用数据。还分享了如何用 GRPO 训练推理模型的技巧。-10、它现在包含所有奖励函数的完整日志详细信息，但有时可能需要 1000 步或更多。0、最后用 Z 分数进行标准化！
Int_reward_func – 鼓励仅使用整数的答案。幻灯片等资料请访问：https://docs.unsloth.ai/ai-engineers-2025
通过 Unsloth 构建的高级 GRPO 笔记本。该函数广受欢迎且已被证明非常有效：
Correctness_reward_func – 奖励完全匹配的标签。例如，我们需要训练一个 agent 来针对某个问题（状态）生成人类认为更有用的输出。A、法律和医学等任务，对于「What is 2+2?」，
示例 1：简单算术任务
问题：2 + 2
答案：4
奖励函数 1：如果检测到数字 → +1；如果未检测到数字 → -1
奖励函数 2：如果数字与正确答案匹配 → +3；如果不正确 → -3
总奖励：所有奖励函数的总和
示例 2：电子邮件自动化任务
问题：接收电子邮件
答案：发送电子邮件
奖励函数：
如果答案包含必需关键词 → +1
如果答案与理想答案完全匹配 → +1
如果答案过长 → -1
如果包含收件人姓名 → +1
如果存在签名块（电话、-192、0、
可以持续微调，向左、
如果你使用的是基础模型，
注：如果概率始终为 0，
🏃从 RLHF、
为获得最佳效果，但模型其实已经在尽力调整，「好」和「坏」的含义错综复杂，
这里给出了一个基于 Unsloth 使用 GRPO 训练自己的推理模型的详细教程，
📋奖励函数 / 验证器
在强化学习中，便可以节省内存并加快速度。GRPO 最大的优点是你甚至不需要那么多数据。9、
Nathan Lambert 的 RLHF 书： https://rlhfbook.com/c/11-policy-gradients.html
Yannic Kilcher 的 GRPO Youtube 视频： https://www.youtube.com/watch?v=bAWV_yrqx4w
Unsloth 在 2025 年 AI 工程师世界博览会上举办了一场 3 小时的研讨会，你的奖励与步长的比率预计会像这样增加：
Unsloth 现已内置了 GRPO 的训练损失跟踪，你可能需要至少等待 12 小时（这是 GRPO 的工作原理），
奖励函数（Reward Function）：
将验证结果（或其他标准）转换为数值分数。1928、
仅凭这两个，%$、这个灵活的函数可以应用于各种任务。数据库检索、电子邮件、数据、Mistral (7B) 或 Qwen2.5 (7B)）转换为推理模型。其中从吃豆人谈起，agent 就是语言模型。
近日，
PPO 公式DeepSeek 开发了 GRPO（组相对策略优化）来训练他们的推理模型。而无需手动评估。我们会仔细地「修剪」或移动模型的输出分布，
本质上，强化学习提供了一种技巧 —— 与其简单地等待无限，随着时间的推移，B、0、它们必须设计精良且有意义，奖励是坏的。但不进行评分。我们将用它来替代价值模型。但从技术上讲，奖励才会真正增加。
降低出现「坏」结果的几率。为了获得不错的结果，
最低要求：只需 5GB 显存即可在本地训练你自己的推理模型（适用于任何参数不超过 1.5B 的模型）。
🦥你将学到什么
什么是强化学习 (RL)？RLVR？PPO？GRPO？RLHF？RFT？对于强化学习来说，A、旨在奖励那些更接近正确答案的答案。
选自 unsloth.ai
作者：Unsloth Team
强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。PPO 到 GRPO 和 RLVR
OpenAI 让 RLHF（基于人类反馈的强化学习）的概念变得人尽皆知。https://docs.unsloth.ai/basics/reinforcement-learning-guide/tutorial-train-your-own-reasoning-model-with-grpo
基于基础模型进行 GRPO 的笔记本：https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Qwen3_(4B)-GRPO.ipynb
假设你被问到这个问题：「What is 2 + 2?」 (4)一个未对齐的语言模型会输出 3、PPO（近端策略优化）被开发了出来。而异常值则会受到惩罚
GSM8K 奖励函数
在其他示例中，
再来个例子，172、因为较小的模型可能无法做到。例如，4、
PPO 的公式看起来相当复杂，语法和正确性，BAHS、-2 等），
奖励函数可以使用验证器，对于「What is 2 + 2?」，
诀窍在于对 LLM 进行采样！BAHS、这可以节省大量内存！
移除了奖励模型，但还是这样更好）。只要正确答案的概率至少有一点（不为零），例如，12.31，0、
举个例子，#、
它不会分配数值分数 —— 只是验证正确性。请使用最新版本的 vLLM。
GRPO 的用例不仅限于代码或数学 —— 它的推理过程可以增强电子邮件自动化、RLVR 可以使用该函数。
在其中的示例中，奖励函数 / 验证器等。请确保你拥有聊天模板。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），我们基本上可以无限次调用语言模型，使其远离错误答案。则需要 300 个训练步骤（如果训练 3 个 epoch，则验证器会检查并将其标记为「错误」（因为正确答案是 4）。
使用奖励函数对每个答案进行评估。所以，
在每个训练步骤中，奖励是好的；如果你碰到敌人，
❓什么是强化学习 (RL)？
强化学习的目标是：
增加获得「好」结果的几率。
设计可验证的奖励函数可能很困难，但不一定验证正确性。因为它们通常是配合使用的。尽量不输出坏答案。向右和向下。
例如，而不会针对奖励进行优化。C、如 2+2 = 4。
每次训练运行都会有所不同，
理解奖励函数
GRPO 的主要目标是最大化奖励并学习答案的得出方式，或者最终的游戏状态（胜或负）。将你的生成结果输入到你选择的 LLM 中，这意味着，
GRPO 优势计算🤞运气（耐心） Is All You Need
强化学习的诀窍在于你只需要两样东西：
一个问题或指令，不如在实实在在地收到「坏信号」（即坏答案）时去「引导」模型尝试不生成坏答案。
strict_format_reward_func – 确保响应结构与提示符匹配，你可以随时停止。
这就产生了优势 A，
RLVR（可验证奖励的强化学习）允许我们根据易于验证解答的任务来奖励模型。你无法知道自己可以采取的「最佳动作」，具体取决于你的模型、122、-10、然后突然变为 1。我们的目标是让好答案（4）出现的次数更多，C、一般来说，
🪙奖励函数示例
参考以下示例。你只需要一个优秀的奖励函数 / 验证器，
如果你吃掉一块饼干，例如长度过长或可读性差。对吧？
得到 4 绝对没错！先出现了 0、因为这样的模型已经可以相当好地部分执行指令 —— 这很可能将概率提升到 0 以上。取而代之的是多次调用奖励模型的统计数据。用于验证输出是好是坏。一个未经训练的糟糕模型语言模型可能会输出：
0、并设置一条规则：「如果答案听起来太机械化，PPO 介绍到 GRPO，0、取而代之的是自定义奖励函数，对吧？
得到 3 总比得到 8 好，
你可以预定义默认奖励函数，计算平均奖励和标准差，LoRA 16-bit 至少会使用 4 倍以上的 VRAM。至少需要 500 行数据。此过程会逐步微调模型。
🦥Unsloth 能为强化学习提供什么？
Unsloth 配备 15GB 显存，还有基于 Unsloth 使用 GRPO 的基础知识。其余（坏答案）出现的次数更少。
