# GPG：策略梯度

上次更新时间：2025 年 7 月 3 日。

策略梯度 (GPG) 是一种极简的强化学习 (RL) 方法，它能在不依赖监督微调或复杂技巧的情况下，增强大型语言模型的推理能力。GPG 重新审视了传统的策略梯度，并直接优化 RL 目标——没有代理损失、没有 KL 惩罚、没有判别器，也没有参考模型。与 GRPO 相比，GPG 更简单、更高效，并且在许多任务上取得了更好的结果。更多详情，请参阅原始论文 [GPG: A Simple and Strong Reinforcement Learning Baseline for Model Reasoning
](https://arxiv.org/abs/2504.02546)。

## 核心组件
- 使用修正后的优势函数，以提高策略梯度的准确性和训练效率。
- 通过消除判别器（critic）和参考模型，并避免 KL 散度约束，与组相对策略优化 (GRPO) 相比，显著简化了训练过程。

## 配置
要在框架内配置 GPG，请使用以下 YAML 设置。

```yaml
algorithm:
  adv_estimator: gpg
actor_rollout_ref:
  actor:
    policy_loss:
      loss_mode: "gpg"
```

## 高级扩展
GPG 是一个简单而强大的模型推理基线。虽然它在原始形式中避免了使用 KL 损失，但您仍然可以使用 KL 损失来进一步提高性能。

```yaml
algorithm:
  adv_estimator: gpg
actor_rollout_ref:
  actor:
    use_kl_loss: True # 启用 KL 正则化
    kl_loss_coef: 0.01
    policy_loss:
      loss_mode: "gpg"
```