GRPO 大 batch 训练引技术争论：批评者称缺 batch 规模消融
stochasticchasm · x · 2026-09-22
一位研究者点评某份 RL 训练报告的技术细节：其方案是非常标准的 GRPO 形式，尚未引入部分团队已开始使用的 critic 模型，尽管训练规模达 100 万级。
作者推测大 batch 可能已足够降低梯度噪声，即使未放大 group size。
- 此前批评指出：报告 Figure 3 并未真正支撑其 batch size 结论，缺少跨 batch size 的消融、scaling law 或相对 FLOPs/时间性能数据
- 作者希望能看到更完整的 batch size 敏感性分析
所属事件:百万规模 GRPO 训练细节引发技术圈争论(3 条相关)→
「研究」频道最新
- 论文作者解读:通信让智能体从并行搜索变成累积式发现 — DimitrisPapail · 2026-09-22
- 伯克利新论文:协作智能体团队效果抵得上4倍独立智能体 — DimitrisPapail · 2026-09-22
- AI 数学证明该按什么标准?Lean ≠ ZFC,规则变更没经过投票 — jessi_cata · 2026-09-22
- 剑桥学者 David Krueger：四大根本问题未解，AI 安全不能指望限期攻关 — DavidSKrueger · 2026-09-22
- 多智能体并行不只是快:N 代理同时跑 1 倍时间,某些问题反超单代理跑 N 倍 — DimitrisPapail · 2026-09-22
- RL 训练配置激辩：30 步跑 2.5 万 rollouts 太野，步骤数才是关键 — willcb · 2026-09-22