硬核解析:GRPO 与策略蒸馏如何驱动前沿大模型
johnolafenwa · reddit · 2026-08-03
作者指出,近期 Kimi、DeepSeek、Qwen 和 GLM 等国产前沿大模型的技术报告表明,策略蒸馏(On-policy distillation, OPD)和 GRPO 类算法已成为驱动模型能力提升的核心技术。
为此,作者制作了一期深度解析视频,详细讲解这些算法背后的数学原理与代码实现,并探讨它们如何与预训练及监督微调(SFT)相连接,帮助开发者深入理解当前 LLM 的训练范式。
所属事件:深度解析GRPO与策略蒸馏在大模型中的应用(2 条相关)→
「研究」频道最新
- 解决策略蒸馏熵崩塌:SAF 框架提升大模型数学推理 — Yifan Ding · 2026-08-03
- 告别黑盒:用纯线性代数拆解 Transformer 数学原理 — theomitsa · 2026-08-03
- 微软研究:给智能体塞太多记忆反而变笨 — blaizedsouza · 2026-08-03
- Lambda 开源 4.5 亿 token 蒸馏数据,助力轻量级 AI 智能体 — TheZachMueller · 2026-08-03
- ShadowDancer:用影子学习统一动态,实现视频世界模型任意动作控制 — qixing_huang · 2026-08-03
- 深度解析同策略蒸馏与GRPO算法在大模型训练中的应用 — johnolafenwa · 2026-08-03