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自 DeepSeek-R1 发布以来，大量群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的内存热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的破解基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。

GRPO 是用的有人一种在线学习算法（online learning algorithm），它通过使用训练过程中由训练模型自身生成的占用数据来进行迭代改进。GRPO 的大量目标是最大化生成补全（completions）的优势函数（advantage），同时确保模型保持在参考策略（reference policy）附近。内存

本文的破解目的是帮你节省一些时间，让你根据硬件预算选择合适的用的有人模型大小。在开始微调时，占用你必须做出的大量重要决定是选择模型大小，以及你是内存执行完全微调还是参数高效微调（PEFT）。

作者表示，他发现 trl 库中已经有一个易于使用的 GRPO 实现，便立刻开始了训练，使用的硬件是配备了 16GB 显存的 Nvidia GeForce RTX 3080 的小型笔记本电脑。正如大家可能遇到的问题，作者发现示例代码中的参数设置导致了一个巨大的显存不足（OOM，out of memory ）错误。

作者表示，他们进行了一系列实验，以确定训练各种大小的模型所需的显存（VRAM）要求。参数数量从 5 亿到 140 亿不等，他们比较了权重的完全微调与参数高效微调（使用 LoRA），所有训练运行都在英伟达 H100 上完成，因此这里的 OOM 意味着 >80GB 的 VRAM。

在表格中，你可以找到 GSM8K 数据集上训练的前 100 步中的峰值内存使用情况。用于实验的模型是：

所有实验均使用 Shadeform 的 GPU 市场完成，因此每次实验只需要花费几美元 H100。

实验结果表明，内存需求随着模型大小和训练方式的不同而显著变化。例如，全参数微调比 PEFT 需要更多的内存。

GRPO 对内存需求较高的原因在于，其内部涉及多个模型，并且在训练数据中每个查询会产生多个输出。上图中的策略模型、参考模型和奖励模型各自都是一个需要进行推理的 LLM。（尽管从技术上讲，奖励模型可能不需要参数化，可以只是一个 Python 函数或正则表达式，但不影响 GRPO 对内存的高需求。）

通常来讲，训练一个大型语言模型需要在内存中存储三种主要类型的信息：模型参数、模型学习所需的梯度、优化器的跟踪数据。

对上述内容我们可以这样理解：如果模型的参数占用了 X 的空间，那么梯度也会占用大约相同的空间。然后，像 AdamW 这样的优化器需要更多的空间，因为它们就像一个记录员，跟踪最近的更新历史，以便更好地决定未来的优化。