Cost-Aware GRPO：按信息量与成本加权采样，降低 RL 训练算力开销
burkov · x · 2026-11-12
Andriy Burkov 介绍一篇关于降低语言模型强化学习训练成本的文章。核心问题：RL 训练中每个样本的计算开销差异很大，长回复的处理成本远高于短回复，简单减少训练步数会牺牲性能。
文章提出通用采样方法 Cost-Aware SGD 及其在 LM 策略优化上的改编版 Cost-Aware GRPO：
- 给对模型更新更有信息量的样本更高权重，同时计入处理成本
- 实验中以回复长度作为成本代理，用每个回复 advantage 的绝对值（训练信号强度）作为信息量的实用估计
- 目标是在更低总算力下达到目标模型性能，而非单纯压缩训练步数
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