Hybrid Group Relative Policy Optimization: A Multi-Sample Approach to Enhancing Policy Optimization

混合组相对策略优化（Hybrid GRPO）是一种强化学习框架，它通过引入经验多样本动作评估来扩展近端策略优化（PPO）和组相对策略优化（GRPO），同时保持基于价值函数的学习的稳定性。与DeepSeek GRPO不同，后者为了纯粹的经验奖励估计而消除了价值函数，Hybrid GRPO引入了一种结构化的优势计算方法，平衡了经验动作采样与引导式价值估计。这种方法提高了样本效率，改善了学习的稳定性，并缓解了纯经验方法中观察到的方差放大问题。 文中详细比较了PPO、DeepSeek GRPO和Hybrid GRPO之间的数学差异，重点突出了在优势估计和策略更新方面的关键区别。实验验证在一个受控的强化学习环境中表明，Hybrid GRPO相比现有方法实现了更快的收敛速度、更稳定的策略更新以及更高的样本效率。此外，还探讨了Hybrid GRPO的几种扩展，包括熵正则化采样、层次多步子采样、自适应奖励归一化和基于价值的动作选择。 除了在模拟环境中的强化学习应用外，Hybrid GRPO提供了一个可扩展的框架，弥合了大型语言模型（LLMs）与现实世界基于代理的决策之间的差距。通过将结构化经验采样与强化学习的稳定性机制相结合，Hybrid GRPO在自主机器人、金融建模和AI驱动的控制系统等领域具有潜在的应用前景。这些发现表明，Hybrid GRPO作为一种稳健且灵活的强化学习方法，为政策优化的进一步发展铺平了道路。

该论文试图通过引入Hybrid GRPO框架，解决现有强化学习方法（如PPO和DeepSeek GRPO）中存在的样本效率低、学习稳定性差以及方差放大等问题。这是一个在现有研究基础上提出的新问题，旨在改进现有算法的性能。

关键思路在于结合经验多样本动作评估与引导式价值估计，以平衡纯经验奖励估计与基于价值函数的学习。Hybrid GRPO通过结构化优势计算方法，增强了样本效率，提高了学习稳定性，并缓解了纯经验方法中的方差放大问题。这相比现有的研究状况，提供了一种新的混合策略来优化政策更新。

论文通过控制实验验证了Hybrid GRPO在收敛速度、策略更新稳定性和样本效率方面的优越性。此外，作者探索了多个扩展方向，如熵正则化采样、分层多步子采样等。值得注意的是，该研究还探讨了Hybrid GRPO在大型语言模型和现实世界代理决策之间的应用潜力。虽然文中未提及具体使用的数据集或开源代码，但其提出的概念和方法值得进一步研究和发展。

最近的相关研究包括但不限于：1) DeepSeek GRPO，它完全依赖于经验奖励估计；2) PPO，一种广泛应用的近端策略优化算法；3) TRPO，信任区域策略优化。其他相关研究还包括《Advantage Actor-Critic Methods》、《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling》等。