大语言模型训练新突破：GSPO算法如何解决强化学习稳定性难题？

引言：强化学习为何成为大模型升级的关键？

近年来，像Qwen3这样的顶尖大语言模型（LLM）在数学推理、编程等复杂任务上取得突破性进展，强化学习（RL） 技术功不可没。通过让模型在生成答案后获得反馈并优化策略，RL帮助LLM实现了从“知识记忆”到“深度推理”的跨越。

然而，随着模型规模突破千亿参数级别，训练稳定性问题日益凸显。就像一个正在学习杂技的运动员突然失去平衡，模型在训练过程中可能突然崩溃——性能骤降且无法恢复。这种现象在MoE（混合专家）架构模型中尤为严重。

本文将深入解析阿里达摩院Qwen团队提出的Group Sequence Policy Optimization (GSPO) 算法，揭示其如何通过创新的序列级优化策略，破解大模型强化学习的稳定性难题。

一、传统算法的困境：为何GRPO会引发模型崩溃？

1.1 强化学习中的”离策略”难题

在RL训练中，我们通常会：

用旧策略（πθ_old）生成大量回答样本
用新策略（πθ）计算这些样本的梯度来更新模型

这个过程类似于”用历史经验指导未来决策”，但会导致离策略偏差——就像根据昨天的天气来计划今天的行程，可能出现偏差。

1.2 GRPO的” token级”权重机制缺陷

GRPO（Group Relative Policy Optimization）作为之前最先进算法，采用以下策略：

逐个token计算重要性权重：对每个单词（token）单独计算其对策略更新的贡献度
逐token裁剪机制：对每个token的权重进行限制，防止异常值干扰

致命问题：
当处理长文本（如代码、复杂数学题）时：

每个token的权重可能差异巨大（从0.1到2.0不等）
这些微小偏差在长文本中会像滚雪球一样累积
最终导致策略梯度计算严重失真

类比理解：
就像用1000个独立温度计测量体温，每个温度计有±10%的误差。最终的平均值可能完全偏离真实体温。

二、GSPO的核心创新：序列级优化如何实现稳定训练？

2.1 从”逐token”到”整句”的范式转变

GSPO的突破在于将优化单元从单个token提升到完整序列，具体包含三个关键设计：

2.1.1 序列级重要性权重

# 传统GRPO的token级权重
w_token = π_new(token) / π_old(token)

# GSPO的序列级权重
s_sequence = [π_new(完整回答) / π_old(完整回答)]^(1/句子长度)

关键改进：
通过计算整个回答序列的联合概率比（而非单个token概率乘积），有效抑制了长文本中的误差累积。

2.1.2 动态标准化奖励机制

# 对每个回答计算标准化优势值
A_i = (该回答的奖励 - 同组平均奖励) / 同组奖励标准差

作用：
自动平衡不同回答的质量差异，防止单次高奖励样本主导训练过程。

2.1.3 序列级裁剪策略

# 仅对整条回答进行裁剪判断
if s_sequence > 1+ε:  # 过度偏离旧策略
    s_sequence = 1+ε  
elif s_sequence < 1-ε:  # 过度保守
    s_sequence = 1-ε

效果：
直接过滤掉整体偏离度过高的样本，避免”坏样本”对梯度计算的污染。

2.2 数学原理：为何序列级优化更稳定？

传统GRPO的梯度计算存在根本性矛盾：

\nabla \theta \propto \sum_{token} \underbrace{w_{token}}_{\text{高方差}} \cdot \underbrace{\nabla \log \pi_{token}}_{\text{局部梯度}}

而GSPO通过以下方式实现稳定：

\nabla \theta \propto \underbrace{s_{sequence}}_{\text{低方差}} \cdot \sum_{token} \underbrace{\nabla \log \pi_{token}}_{\text{整体梯度}}

核心差异：
GSPO的梯度权重具有全局一致性，而GRPO的token级权重会引入随机波动。

三、实验验证：GSPO如何超越GRPO？

3.1 训练稳定性对比

论文展示的图1显示：

GRPO曲线：训练过程中频繁出现剧烈抖动（模型崩溃）
GSPO曲线：呈现平滑上升趋势（稳定优化）

关键指标：
在相同计算资源下，GSPO达到同等性能所需的训练时间减少30-40%。

3.2 对MoE模型的特殊价值

3.2.1 MoE架构的独特挑战

混合专家模型会动态激活不同参数子集（专家），导致：

相同输入在不同训练阶段可能激活不同专家
传统token级权重计算完全失效（因为专家选择变化导致历史数据不可比）

3.2.2 GSPO的解决方案

关注序列整体生成质量而非单个token路径
摆脱对专家激活路径的依赖
彻底消除对复杂”路由重放”技术的需求

实际效果：
在Qwen3-30B MoE模型训练中：

无需额外稳定性策略即可实现收敛
训练效率提升2倍以上

四、技术细节：GSPO的完整工作流程

4.1 训练流程图解

graph TD
    A[采样旧策略生成回答] --> B{分组处理}
    B --> C[计算序列级重要性权重]
    C --> D[标准化奖励计算]
    D --> E[序列级裁剪]
    E --> F[梯度更新]
    F --> A

4.2 核心公式解析

4.2.1 序列重要性权重计算

s_i = exp( (1/句子长度) * Σ log(π_new(token) / π_old(token)) )

4.2.2 目标函数

Loss = 1/G * Σ [ min(s_i * A_i, clip(s_i, 1-ε, 1+ε) * A_i) ]

五、实际应用：GSPO能带来哪些突破？

5.1 模型性能提升

基准测试	GRPO基线	GSPO提升
AIME’24数学竞赛	基准分	+15%
LiveCodeBench	基准分	+22%
CodeForces Elo	基准分	+18%

5.2 训练效率优化

样本利用率提升：同等计算量下可处理更多数据
超参数鲁棒性：对学习率、批量大小等参数不敏感
长文本友好：支持生成更长更复杂的回答

六、常见问题解答（FAQ）

Q1: GSPO是否适用于所有类型的语言模型？

A: 是的。GSPO在稠密模型和MoE模型上均表现出色，特别适合需要长文本生成的场景（如编程助手、法律文书生成）。

Q2: 相比PPO算法，GSPO有何本质区别？

A: PPO需要额外训练价值模型来估计优势函数，而GSPO通过组内相对奖励自动计算优势，完全避免了对价值模型的依赖。

Q3: 在实际部署中需要注意什么？

建议每500步更新一次采样策略（πθ_old）
序列裁剪阈值ε通常设置为0.2
批量大小建议≥8条回答/查询

Q4: 如何验证训练是否稳定？

观察训练奖励曲线是否持续上升
检查梯度范数是否在合理范围（通常<0.1）
监控专家激活模式是否保持连贯

七、未来展望：GSPO如何推动AI发展？

GSPO的成功验证了”序列级优化”范式的有效性，为大模型训练带来新思路：

支持更大模型：为千亿参数级别模型训练提供稳定框架
多模态扩展：未来可应用于图文音多模态强化学习
在线学习：实现实时交互中的策略优化

结语

GSPO算法通过将优化单元从token提升到序列级别，成功解决了大模型强化学习中的稳定性难题。这种”化零为整”的思路不仅带来技术突破，更启发我们思考：面对复杂系统问题时，有时需要跳出局部细节，从整体视角寻找解决方案。

随着GSPO在Qwen3等模型中的成功应用，我们有望看到更多具备深度推理能力的大语言模型涌现，推动AI在科研、教育、专业服务等领域的深度应用。

GSPO算法：大模型崩溃噩梦终结者的序列级优化秘籍