Group Relative Policy Optimization (GRPO) ist ein aufkommender Reinforcement-Learning-Algorithmus, der PPO durch die Nutzung gruppenbasierter Advantage-Schätzung erweitert. Dieser Artikel bietet einen gründlichen Code-Level-Walkthrough von GRPO, wie es im OpenClaw-RL-Framework implementiert ist. Der Autor zerlegt die Kernkomponenten: wie GRPO Trajektorien gruppiert, Vorteile relativ zu Gruppen-Baselines berechnet und Richtlinien stabiler aktualisiert. Wichtige Unterschiede zu PPO umfassen die Verwendung einer Gruppen-Baseline anstelle einer Wertfunktion, was die Varianz in den Policy-Gradienten reduziert. Für RL-Forscher und Ingenieure, die an agentischer KI arbeiten, ist das Verständnis der Mechanik von GRPO entscheidend für den Aufbau sample-effizienterer und stabilerer Trainingsschleifen.
Eine detaillierte Quellcode-Analyse von GRPO in OpenClaw-RL, mit Vergleich zu PPO und Erklärung der gruppenbasierten Advantage-Schätzung.