GRPO与拒绝采样微调对比研究
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GRPO与拒绝采样微调对比研究
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AI 综述
2026年10月,研究人员Lakshya Chaudhry发布了一篇论文,基于Qwen3-4B-Base模型开展受控实验,对比GRPO(组相对策略优化)与拒绝采样微调(RFT)的效果。实验采用相同的提示词、验证器和token上限,使用LoRA微调技术,测试场景为程序化计数任务。 实验结果显示,在精心设计的提示词集下,GRPO的表现始终优于RFT,领先幅度达10.9分。进一步实验发现,引入混合难度数据可使RFT性能提升3.7分,但即使采用迭代式RFT,也只能追回与GRPO之间约30%的差距。 该研究确认混合难度数据对RFT具有正向作用,但对GRPO的具体影响目前尚无明确结论,为后续研究留下开放问题。
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最新进展10月20日 12:00
GRPO vs. 拒绝采样微调:基于 Qwen3-4B-Base 的控制对比分析报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv · MLGRPO vs. 拒绝采样微调:基于 Qwen3-4B-Base 的控制对比分析
针对 Qwen3-4B-Base 模型的控制实验表明,GRPO 在测试问题上始终优于拒绝采样微调(RFT)。 在精心策划的提示词集下,GRPO 比 RFT 高出 10.9 分;混合难度数据使 RFT 提升 3.7 分,但迭代 RFT 仅追回约 30% 的差距。 研究证实混合难度数据对 RFT 有效,但对 GRPO 的影响尚不明确。
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