La optimización de política relativa por grupo (GRPO) es un algoritmo emergente de aprendizaje por refuerzo que extiende PPO aprovechando la estimación de ventaja basada en grupos. Este artículo ofrece un recorrido exhaustivo a nivel de código de GRPO tal como se implementa en el framework OpenClaw-RL. El autor desglosa los componentes centrales: cómo GRPO agrupa trayectorias, calcula ventajas relativas a líneas base de grupo y actualiza políticas de manera más estable. Las diferencias clave con PPO incluyen el uso de una línea base a nivel de grupo en lugar de una función de valor, lo que reduce la varianza en los gradientes de política. Para investigadores e ingenieros de RL que trabajan en IA agéntica, comprender la mecánica de GRPO es crucial para construir bucles de entrenamiento más estables y eficientes en muestras.
Un análisis detallado del código fuente de GRPO en OpenClaw-RL, comparándolo con PPO y explicando la estimación de ventaja basada en grupos.