DeepSeek用的GRPO占用大量内存？有人给出了些破解方法

AIGC动态4小时前发布 almosthuman2014

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文章摘要

群组相对策略优化（GRPO）作为一种在线学习算法，通过使用训练过程中由模型自身生成的数据进行迭代改进，已因其高效性和易用性成为大型语言模型强化学习中的重要方法。它旨在最大化生成补全的优势函数，同时确保模型保持在参考策略附近。尽管GRPO提供了强大的训练能力，但其内存需求较高，特别是在GPU资源有限的情况下，对显存的占用成为关键挑战。

实验表明，训练大型语言模型时所需的显存受多种因素影响，包括模型大小、是否使用完全微调或参数高效微调（PEFT）、以及超参数设置。全参数微调通常需要显著更多的显存，而PEFT（如LoRA）能够有效降低内存需求。对于特定硬件（如16GB显存的RTX 3080移动版），采用8-bit优化器和梯度检查点技术可以大幅减少显存占用，但后者会导致训练速度减慢20-30%。

在实际应用中，GRPO涉及多个模型（策略模型、参考模型和奖励模型）的推理计算，这进一步增加了显存压力。为应对这一问题，可以通过调整batch size、gradient_accumulation_steps、num_completions等超参数来平衡显存使用与性能表现。例如，作者建议在内存受限时将num_generations设置为4，这既能减少显存消耗，又可保持较好的训练效果。

实验数据还显示，使用GRPO对LLM进行微调可以在较短时间内显著提升性能。在一个基于Llama 3.2的10亿参数模型的测试中，模型在保留测试集上的准确率从19%提升至40.5%，验证了GRPO在提升模型推理能力方面的潜力。此外，像trl这样的库简化了GRPO的实现过程，开发者可通过定义奖励函数和配置超参数快速启动微调任务。

总体而言，在硬件资源有限的情况下，开发者需根据显存预算合理选择模型规模和训练方式，并借助内存优化技术（如8-bit优化器和梯度检查点）实现对大模型的高效训练。这些发现为在资源受限环境中应用GRPO提供了明确的技术路径和实践指导。