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443
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# GRPO 强化学习新范式
传统的强化学习方法，如PPO（Proximal Policy Optimization），在对齐LLM时通常需要一个“策略模型”（负责生成回答）一个“价值/评论家模型”（负责评估回答的好坏），还有一个奖励模型（负责给定一个答案，给出一个奖励）。在当代的 LLM 背景下，我们需要极度节省训练内存与计算资源。这不仅复杂，还非常消耗计算资源。
这就是 GRPO 的问题背景：如何在保证PPO那样的收益（稳定、可控等）前提下，减少对昂贵价值网络的依赖？ 这背后的核心思路就是：用“分组输出相互比较”的方式来估计基线（Baseline），从而免去对价值网络的需求。
它的核心思想非常巧妙：不再需要一个专门的“评论家”，而是让模型自己跟自己比。具体来说，它会针对一个问题生成一“组”（Group）不同的回答，然后通过一个奖励模型给这些回答打分。最后，通过比较每个回答与这组回答的“平均分”，来判断这个回答是好是坏（即计算“优势”），从而指导模型进行优化。这种“组内相对比较”的机制，就是GRPO名字的由来。
## 代码
### 1.初始化
```python
if __name__ == "__main__":
# --- 1. 参数解析器：你的训练“遥控器” ---
# argparse 就像一个遥控器，让我们可以从命令行轻松调整训练的各项参数。
parser = argparse.ArgumentParser()
#日志相关函数
parser.add_argument("--out_dir", type=str, default="../out") # 输出日志目录
parser.add_argument("--log_interval", type=int, default=1) # 日志保存间隔
parser.add_argument("--save_interval", type=int, default=10) # 模型保存间隔
#训练相关核心参数
parser.add_argument("--epochs", type=int, default=1) # 训练轮数
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=2) # 批次大小
parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=8e-8) # 学习率
parser.add_argument("--device", type=str, default="cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #设备选择
parser.add_argument("--dtype", type=str, default="bfloat16") # 数据类型 默认bfloat16 , 相比较float32训练速度会快
#其他参数
parser.add_argument("--use_wandb", action="store_true") # 是否使用wandb
parser.add_argument("--wandb_project", type=str, default="MiniMind-GRPO") # wandb项目名
parser.add_argument("--num_workers", type=int, default=1) # 数据加载线程数
# 分布式训练与性能优化参数
parser.add_argument("--ddp", action="store_true") # 是否使用分布式训练
parser.add_argument("--accumulation_steps", type=int, default=1) # 梯度累积步数
parser.add_argument("--grad_clip", type=float, default=1.0) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸
#模型与数据相关的参数
parser.add_argument("--data_path", type=str, default="../dataset/rlaif-mini.jsonl") # 数据路径
parser.add_argument('--hidden_size', default=512, type=int) # 隐藏层维度
parser.add_argument('--num_hidden_layers', default=8, type=int) # 隐藏层数量
parser.add_argument('--use_moe', default=False, type=bool) # 是否使用MOE专家模型
parser.add_argument('--max_seq_len', default=66, type=int) # 最大序列长度
parser.add_argument("--max_gen_len", type=int, default=1536) # 模型最大生成长度
#GRPO 专属参数
parser.add_argument("--num_generations", type=int, default=8) #每个prompt生成多少个回答，即“组”的个数
parser.add_argument("--beta", type=float, default=0.02) # KL散度惩罚的系数，控制模型不要偏离初始状态太远
parser.add_argument("--reasoning", type=int, default=1, help='0:普通模型，1:推理模型') # 是否启用推理模式的特殊奖励
args = parser.parse_args()
# --- 2. 配置与初始化 ---
# 根据参数构建模型配置
lm_config = MiniMindConfig(hidden_size=args.hidden_size, num_hidden_layers=args.num_hidden_layers,
max_seq_len=args.max_seq_len + args.max_gen_len,
use_moe=args.use_moe)
args.save_dir = os.path.join(args.out_dir)
os.makedirs(args.save_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(args.out_dir, exist_ok=True)
# 设置混合精度训练上下文，节约显存并加速
ctx = nullcontext() if "cuda" not in args.device else torch.amp.autocast('cuda')
# 检测并初始化分布式训练
ddp = int(os.environ.get("RANK", -1)) != -1
ddp_local_rank, DEVICE = 0, "cuda:0"
# 设置随机数种子
base_seed = 1337
torch.manual_seed(base_seed)
torch.cuda.manual_seed(base_seed)
# 如果使用DDP，则初始化分布式环境
if ddp:
init_distributed_mode()
args.device = torch.device(DEVICE)
rank = dist.get_rank()
torch.manual_seed(base_seed + rank)
# 同时设置 CUDA 的随机种子
torch.cuda.manual_seed(base_seed + rank)
# 如果使用WandB，则初始化WandB
if args.use_wandb and (not ddp or ddp_local_rank == 0):
import swanlab as wandb
wandb.init(project=args.wandb_project)
else:
wandb = None
# --- 3. 加载核心组件 ---
# 初始化模型、分词器和奖励模型
# 分别加载 模型和分词器
model, ref_model, tokenizer, reward_model, reward_tokenizer = init_model(lm_config=lm_config)
train_ds = RLAIFDataset(args.data_path, tokenizer, max_length=lm_config.max_seq_len)
train_sampler = DistributedSampler(train_ds) if ddp else None
train_loader = DataLoader(train_ds, batch_size=args.batch_size, pin_memory=True,
drop_last=False, shuffle=(train_sampler is None),
num_workers=args.num_workers, sampler=train_sampler)
# --- 4. 设置优化器和学习率调度器 ---
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.learning_rate)
iter_per_epoch = len(train_loader)
total_optimizer_steps = (iter_per_epoch // args.accumulation_steps) * args.epochs
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=total_optimizer_steps, eta_min=args.learning_rate / 10)
# 如果使用DDP,则用DDP包装模型
if ddp:
model._ddp_params_and_buffers_to_ignore = {"freqs_cos", "freqs_sin"}
model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[ddp_local_rank])
# --- 5. 开始训练！---
for epoch in range(args.epochs):
train_sampler and train_sampler.set_epoch(epoch)
grpo_train_epoch(epoch, wandb)
```
#### 流程大致如下
##### 1.1 配置超参数
##### 1.2 环境设置 代码会自动检测是否处于分布式环境（DDP），并进行相应设置，这是处理大规模训练的标配。
##### 1.3 模块加载 将模型初始化、数据加载等复杂逻辑封装在函数（如init_model）和类（如RLAIFDataset）中，使主流程清晰易读。
##### 1.4 训练代码
### 2. 策略，参考，奖励模型初始化
我们从
```python
model, ref_model, tokenizer, reward_model, reward_tokenizer = init_model(lm_config=lm_config)
```
这一行开始看
```python
def init_model(lm_config):
# --- 1. 策略模型 (Policy Model) ---
# 这是我们要训练的主角，它会不断学习和进化，生成更好的回答。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('../model/')
model = MiniMindForCausalLM(lm_config)
# 是否使用MOE , 使用后加载checkpoint的路径改变
moe_path = '_moe' if lm_config.use_moe else ''
ckp = f'{args.save_dir}/full_sft_{lm_config.hidden_size}{moe_path}.pth'
if args.reasoning == 1:
ckp = f'{args.save_dir}/reason_{lm_config.hidden_size}{moe_path}.pth'
state_dict = torch.load(ckp, map_location=args.device)
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
# --- 2. 参考模型 (Reference Model) ---
# 这是策略模型的一个“克隆”，但它在训练中保持不变（冻结）。
# 它的作用是作为基准，防止策略模型在学习过程中“跑偏”太远，丢失了原有的语言能力。
ref_model = MiniMindForCausalLM(lm_config)
ref_model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
ref_model.eval().requires_grad_(False)
Logger(f'LLM总参数量：{sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) / 1e6:.3f} 百万')
model = model.to(args.device)
ref_model = ref_model.to(args.device)
# --- 3. 奖励模型 (Reward Model) ---
# 这是一个独立的、预训练好的“裁判”模型。
# 它的任务是给策略模型生成的回答打分，分数越高代表回答质量越好。
reward_name = "../../internlm2-1_8b-reward"
reward_model = AutoModel.from_pretrained(
reward_name,
device_map="cuda",
torch_dtype=torch.float16,
trust_remote_code=True,
).to(args.device).eval().requires_grad_(False)
reward_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(reward_name, trust_remote_code=True)
return model, ref_model, tokenizer, reward_model, reward_tokenizer
```
### 3. calculate_rewards详解
奖励函数是强化学习的灵魂，它定义了“好”与“坏”。
train_grpo.py中的奖励函数是一个复合函数，特别是当训练推理模型时（args.reasoning == 1），它会结合多种信号。
```python
def calculate_rewards(prompts, responses, reward_model, reward_tokenizer):
"""整合所有奖励函数计算总奖励"""
def reasoning_model_reward(rewards):
# --- 1. 格式奖励：鼓励模型学会“思考”格式 ---
# 使用正则表达式检查回答是否遵循 <think>...</think><answer>...</answer> 的标准格式。
# 这种格式化的输出有助于模型学习链式思考（Chain-of-Thought）。
pattern = r"^<think>\n.*?\n</think>\n<answer>\n.*?\n</answer>$"
pattern2 = r"^<think>\n.*?\n</think>\n\n<answer>\n.*?\n</answer>$"
matches_pattern = [re.match(pattern, response, re.S) for response in responses]
matches_pattern2 = [re.match(pattern2, response, re.S) for response in responses]
format_rewards = []
for match_pattern, match_pattern2 in zip(matches_pattern, matches_pattern2):
if match_pattern:
format_rewards.append(0.5) # 格式正确则给予奖励
elif match_pattern2:
format_rewards.append(0.5)
else:
format_rewards.append(0.0)
rewards += torch.tensor(format_rewards, device=args.device)
# --- 2. 标记奖励：提供更密集的引导信号 ---
# 检查<think>, </think>, <answer>, </answer>四个标签是否都只出现一次。
# 这是一个“稀疏奖励”的补充，即使格式不完全对，只要包含了正确的标签，也能得到一些分数，
# 避免了模型在初期因无法生成完整正确格式而得不到任何正反馈的问题。
def mark_num(text):
reward = 0
if text.count("<think>") == 1:
reward += 0.25
if text.count("</think>") == 1:
reward += 0.25
if text.count("<answer>") == 1:
reward += 0.25
if text.count("</answer>") == 1:
reward += 0.25
return reward
mark_rewards = [mark_num(response) for response in responses]
rewards += torch.tensor(mark_rewards, device=args.device)
return rewards
# 初始化一个长度为 responses 的张量，用于保存奖励
rewards = torch.zeros(len(responses), device=args.device)
# --- 3. 如果是推理模式，则添加上述的格式和标记奖励 ---
if args.reasoning == 1:
rewards = reasoning_model_reward(rewards) # 训练推理模型时使用
# --- 4. 核心奖励：使用外部奖励模型打分 ---
# with torch.no_grad() 确保这部分计算不产生梯度
with torch.no_grad():
reward_model_scores = []
batch_size = len(prompts)
scale = 3.0
# 遍历每一个Prompt
for i in range(batch_size):
# 每一个Prompt对应num_generations个生成结果
for j in range(args.num_generations):
# 取该个Prompt的j个生成结果
response_idx = i * args.num_generations + j
response = responses[response_idx]
prompt = prompts[i]
# --- 准备奖励模型的输入 ---
# 解析prompt，将其转换为奖励模型能理解的对话格式列表。
pattern = r"<\|im_start\|>(system|user|assistant)\s+(.*?)<\|im_end\|>"
matches = re.findall(pattern, prompt, re.DOTALL)
messages = [{"role": role, "content": content.strip()} for role, content in matches]
# 将当前response作为assistant的最新回复，添加到对话历史中。
tmp_chat = messages + [{"role": "assistant", "content": response}]
# 调用奖励模型，获取对整个对话（包括当前response）的评分。
score = reward_model.get_score(reward_tokenizer, tmp_chat)
# 将分数裁剪到[-3.0, 3.0]区间，防止极端值影响训练稳定性。
score = max(min(score, scale), -scale)
# --- 对推理任务的特殊处理 ---
# 如果是推理模式...
if args.reasoning == 1:
#...尝试从response中提取<answer>标签内的最终答案。
answer_match = re.search(r'<answer>(.*?)</answer>', response, re.DOTALL)
# 如果找到了最终答案...
if answer_match:
#...提取答案内容。
answer_content = answer_match.group(1).strip()
#...构造一个新的对话历史，其中assistant的回复仅包含这个最终答案。
tmp_chat_answer = messages + [{"role": "assistant", "content": answer_content}]
#...单独对这个最终答案进行评分。
answer_score = reward_model.get_score(reward_tokenizer, tmp_chat_answer)
answer_score = max(min(answer_score, scale), -scale)
# 最终分数是“完整回答”和“核心答案”的加权平均，核心答案权重更高(0.6)。
score = score * 0.4 + answer_score * 0.6
# 将计算出的最终分数添加到列表中。
reward_model_scores.append(score)
# 4. 将所有分数转换为PyTorch张量，并累加到总奖励上。
reward_model_scores = torch.tensor(reward_model_scores, device=args.device)
rewards += reward_model_scores
# 5. 返回包含了所有维度奖励的最终总奖励张量。
return rewards
```
### 4. 训练函数
```python
def grpo_train_epoch(epoch, wandb):
for step, batch in enumerate(train_loader):
# --- 准备输入 ---
prompts = batch['prompt'] # list[str], 一维List 长度 = Batch_size
prompt_inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True, return_token_type_ids=False,
padding_side="left", add_special_tokens=False).to(args.device) # input_ids: [B, P], attention_mask: [B, P]
# 如果超出长度则截断
if args.max_seq_len:
prompt_inputs["input_ids"] = prompt_inputs["input_ids"][:, -args.max_seq_len:]
prompt_inputs["attention_mask"] = prompt_inputs["attention_mask"][:, -args.max_seq_len:]
# --- 步骤1: 生成一组响应 (Rollout) ---
# 对于每个prompt，让当前策略模型生成 num_generations 个不同的回答。
# do_sample=True 和 temperature=0.8 保证了生成的多样性。
with torch.no_grad():
outputs = (model.module if ddp else model).generate(
**prompt_inputs, max_new_tokens=args.max_gen_len, do_sample=True, temperature=0.8,
num_return_sequences=args.num_generations, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id) # [B*num_gen, P+R]
# 从生成结果中分离出回答部分 (completion) 的 token IDs
completion_ids = outputs[:, prompt_inputs["input_ids"].size(1):] # [B*num_gen, R]
# --- 步骤2: 计算对数概率 ---
# 定义一个辅助函数来计算给定序列中每个token的对数概率
def get_per_token_logps(mdl, input_ids, n_keep):
# input_ids [B*num_gen, P+R]
# 判断是否为推理模式，如果是，则 detaching input_ids，以防止反向传播
input_ids = input_ids.detach().clone() if input_ids.is_inference() else input_ids
# 计算模型的 logits，logits 的形状是 [B, P+R, vocab_size]
logits = mdl(input_ids, logits_to_keep=n_keep + 1).logits[:, :-1, :]
per_token_logps = []
# 遍历每一行 logits 和输入的 id，计算每个 token 的 log 概率
for logits_row, ids_row in zip(logits, input_ids[:, -n_keep:]): # [B*num_gen , R]
# 如果是推理阶段，detach input_ids 防止反向传播
ids_row = ids_row.detach().clone() if ids_row.is_inference() else ids_row
# 使用 torch.gather 从 logits 中选出 ids_row 对应的列，然后对 logits 做 softmax 转换得到 log 概率
per_token_logps.append(torch.gather(logits_row.log_softmax(dim=-1), 1, ids_row.unsqueeze(1)).squeeze(1))
return torch.stack(per_token_logps) # [B*num_gen, R]
# 计算“策略模型”对于这批生成的responses的log_probs。
per_token_logps = get_per_token_logps(model, outputs, completion_ids.size(1)) # [B*num_gen, R]
# 在不计算梯度的模式下，计算“参考模型”的log_probs。
with torch.no_grad():
ref_per_token_logps = get_per_token_logps(ref_model, outputs, completion_ids.size(1)) # [B*num_gen, R]
# --- 步骤3: 计算奖励和优势 (Reward & Advantage) ---
# 将response的token IDs解码回文本。
completions = tokenizer.batch_decode(completion_ids, skip_special_tokens=True) # [B*num_gen, R]
rewards = calculate_rewards(prompts, completions, reward_model, reward_tokenizer).to(args.device) # [B*num_gen]
#!!! GRPO算法的核心!!!
# 将扁平的rewards张量重塑为(batch_size, num_generations)的形状。
grouped_rewards = rewards.view(-1, args.num_generations) # [B, num_gen]
# 沿着num_generations维度计算每组的平均奖励。
mean_r = grouped_rewards.mean(dim=1).repeat_interleave(args.num_generations) # [B*num_gen]
std_r = grouped_rewards.std(dim=1).repeat_interleave(args.num_generations) # [B*num_gen]
# 计算优势值：(当前奖励 - 组内平均奖励) / 组内标准差。
# 这衡量了每个response比其“兄弟”们好多少（或差多少）。
advantages = torch.clamp((rewards - mean_r) / (std_r + 1e-4), -10, 10)
# 对所有优势值进行全局归一化，使训练更加稳定。
advantages = (advantages - advantages.mean()) / (advantages.std() + 1e-8) # [B*num_gen]
# --- 步骤4: 计算损失 (Loss) ---
# 创建一个mask，确保只计算到句子结束符(EOS)为止的token的损失。
is_eos = completion_ids == tokenizer.eos_token_id # [B*num_gen, R]
eos_idx = torch.full((is_eos.size(0),), is_eos.size(1), dtype=torch.long, device=args.device)
eos_idx[is_eos.any(dim=1)] = is_eos.int().argmax(dim=1)[is_eos.any(dim=1)]
completion_mask = (torch.arange(is_eos.size(1), device=args.device).expand(is_eos.size(0), -1) <= eos_idx.unsqueeze(1)).int() # [B*num_gen, R]
kl_div = ref_per_token_logps - per_token_logps
per_token_kl = torch.exp(kl_div) - kl_div - 1 # [B*num_gen, R]
per_token_loss = -(torch.exp(per_token_logps - per_token_logps.detach()) * advantages.unsqueeze(1) - args.beta * per_token_kl) # [B*num_gen, R]
loss = ((per_token_loss * completion_mask).sum(dim=1) / completion_mask.sum(dim=1)).mean() / args.accumulation_steps # scalar
loss.backward()
```
### 4.1 Mask
倒数第二段
```python
# --- 准备阶段 ---
# completion_ids: 模型生成的回答部分的token ID, 维度
# tokenizer.eos_token_id: 句子结束符的token ID, 比如 2
# --- 步骤1: 找到每个回答中的结束符(EOS) ---
# 比较 completion_ids 中的每个元素是否等于结束符ID。
# is_eos 是一个布尔类型的张量，形状和 completion_ids 一样。
# 值为 True 的位置表示那里是一个结束符。
is_eos = completion_ids == tokenizer.eos_token_id # 维度: [B*num_gen, R]
# --- 步骤2: 定位第一个结束符的位置 ---
# a. 创建一个初始索引张量 eos_idx，长度为 B*num_gen。
# torch.full 用 R (回答的最大长度) 来填充它。
# 这是一种“悲观”初始化：假设所有回答都没有结束符，那么有效长度就是最大长度R。
eos_idx = torch.full((is_eos.size(0),), is_eos.size(1), dtype=torch.long, device=args.device)
# b. is_eos.any(dim=1) 会检查每一行(每个回答)是否至少包含一个 True (结束符)。
# 这会返回一个布尔类型的一维张量，标记了哪些回答是“完整”的。
# c. is_eos.int().argmax(dim=1) 会找到每一行中第一个 1 (即第一个True) 的索引。
# 这就是我们想要的第一个结束符的位置。
# d. 最后，用 b 作为索引，将 c 中计算出的真实结束符位置，更新到 a 中对应的位置。
# 对于那些没有结束符的回答，它们在 eos_idx 中的值依然是初始的 R。
eos_idx[is_eos.any(dim=1)] = is_eos.int().argmax(dim=1)[is_eos.any(dim=1)]
# --- 步骤3: 根据结束符位置创建掩码 ---
# a. torch.arange(is_eos.size(1),...): 创建一个从 0 到 R-1 的序列:。
# b..expand(is_eos.size(0), -1): 将这个序列复制 B*num_gen 次，形成一个矩阵。
# 每一行都是。
# c. eos_idx.unsqueeze(1): 将结束符索引张量变形，以便进行广播比较。
# d. <=: 逐元素比较。对于每一行，只有当列索引小于或等于该行的结束符索引时，结果才为 True。
# e..int(): 将布尔结果 (True/False) 转换为整数 (1/0)。
completion_mask = (torch.arange(is_eos.size(1), device=args.device).expand(is_eos.size(0), -1) <= eos_idx.unsqueeze(1)).int() # 维度: [B*num_gen, R]
```
倒数第一段
```python
# --- 步骤1: 计算KL散度惩罚 ---
# KL散度(Kullback-Leibler divergence)衡量两个概率分布的差异。
# 在这里，它衡量“策略模型”的输出分布与“参考模型”的输出分布有多么不同。
# kl_div 是对数概率的直接相减，这是计算KL散度的基础。
kl_div = ref_per_token_logps - per_token_logps
# 这行代码是KL散度惩罚项的一种常见且数值稳定的近似计算方法。
# 它的作用是：当 kl_div 远离0时，per_token_kl 的值会迅速增大，形成一个惩罚。
per_token_kl = torch.exp(kl_div) - kl_div - 1 # 维度: [B*num_gen, R]
# --- 步骤2: 计算PPO/GRPO核心损失 ---
# 这是整个算法最核心的公式，它由两部分组成：
# 1. 策略梯度项: torch.exp(...) * advantages.unsqueeze(1)
# - per_token_logps.detach() 创建一个不带梯度的副本，代表“旧策略”的概率。
# - exp(新logp - 旧logp) = exp(log(新p/旧p)) = 新p/旧p，这就是“重要性采样”中的概率比(ratio)。
# - 用这个概率比乘以“优势”，就是策略梯度的核心思想：
# - 如果优势为正（好行为），则鼓励增大这个概率比（即提高新策略的概率）。
# - 如果优势为负（坏行为），则鼓励减小这个概率比（即降低新策略的概率）。
# 2. KL惩罚项: args.beta * per_token_kl
# - 用超参数 beta 缩放KL惩罚，加到损失中。这会阻止策略模型为了追求高优势而变得与初始模型差异过大，从而保证了训练的稳定性。
# 整个表达式前的负号是因为优化器通常是最小化(minimize)损失，而我们的目标是最大化(maximize)这个策略目标。
per_token_loss = -(torch.exp(per_token_logps - per_token_logps.detach()) * advantages.unsqueeze(1) - args.beta * per_token_kl) # 维度:
# --- 步骤3: 聚合损失并反向传播 ---
# a. (per_token_loss * completion_mask): 用我们之前计算的掩码，将所有填充位置的损失清零。
# b..sum(dim=1): 计算每个回答的“有效”总损失。
# c. / completion_mask.sum(dim=1): 除以每个回答的“有效”长度，得到每个回答的平均损失。
# d..mean(): 计算整个batch的平均损失，得到一个最终的标量值。
# e. / args.accumulation_steps: 如果使用梯度累积，将损失进行缩放。
loss = ((per_token_loss * completion_mask).sum(dim=1) / completion_mask.sum(dim=1)).mean() / args.accumulation_steps # 最终为标量(scalar)
# --- 步骤4: 启动优化 ---
# 根据计算出的最终损失值，计算所有模型参数的梯度。
loss.backward()
```
## 参考文献
**[Minimind](https://github.com/jingyaogong/minimind)**
**[DeepSeek一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？](https://blog.csdn.net/qq_38961840/article/details/145384852?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252245df2d0a6fea805153fab6d03e1b9d4e%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=45df2d0a6fea805153fab6d03e1b9d4e&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-145384852-null-null.142^v102^pc_search_result_base4&utm_term=GRPO&spm=1018.2226.3001.4187)**