GRPO内部：グループ相対方策最適化のコードレベル解説

グループ相対方策最適化（GRPO）は、グループベースのアドバンテージ推定を活用してPPOを拡張する新しい強化学習アルゴリズムです。この記事では、OpenClaw-RLフレームワークに実装されたGRPOのコードレベルの詳細な解説を提供します。著者は、GRPOがどのように軌跡をグループ化し、グループベースラインに対してアドバンテージを計算し、より安定して方策を更新するかという核心コンポーネントを分解します。PPOとの主な違いには、価値関数の代わりにグループレベルのベースラインを使用することが含まれ、これにより方策勾配の分散が低減されます。エージェント型AIに取り組むRL研究者やエンジニアにとって、GRPOのメカニズムを理解することは、よりサンプル効率が高く安定したトレーニングループを構築するために重要です。