Tom Yeh（用Excel来解释大模型的那个）写了一篇解释 PPO、DPO、GRPO 到 GDPO的短文，翻译下：------------------------------------为了向学生们解释 PPO、DPO、GRPO 到 GDPO（NVIDIA 的新论文）的演变过程，我写了一个短篇故事。故事取材于我自己为了成为“家庭大厨”而经历的强化学习（RL）之旅。(当我的妻子还是我女朋友时)𝗣𝗣𝗢 我想为我们的下次约会做一道新菜。我请了一位专家（我哥们）来试吃，并告诉我这菜行不行。如果不行，我就微调烹饪方法再试一次。这个循环不断重复。而在训练期间，我的女朋友（用户）并不参与，直到约会那天（也就是推理时刻 inference time）她才出现。𝗗𝗣𝗢 我暂时停止了开发新菜式。相反，我回顾了所有做过的饭菜——无论是成功的佳肴还是失败的“惨剧”。我在脑海中重演那些场景并自问：“当时如果那样做会不会更好？” 我通过比较来学习，从而更新我的决策逻辑，而不是通过尝试新菜。(我们结婚了)𝗚𝗥𝗣𝗢 过去的案例已经用完了。我也不想再请专家了（我不再和哥们住一起了）。所以我一次性做了好几道菜，然后静静观察：哪道菜老婆吃得最多？这里没有专家的评判——只有基于结果的相对偏好。(现在我们要了两个孩子)𝗚𝗗𝗣𝗢 生活变得更有趣了。现在我们要了两个孩子。这意味着增加了两个额外的奖励函数（reward functions）。我是该把他们所有的偏好合并成一个单一目标吗？还是把它们分开处理？我要如何优化，才能避免让其中一个孩子的喜好主导了整个反馈信号？这就是多重奖励对齐（multi-reward alignment）开始发挥作用的地方。-------------------------这里的术语： PPO: Proximal Policy Optimization (近端策略优化) — 传统的 RL，依赖奖励模型（哥们/专家）。 DPO: Direct Preference Optimization (直接偏好优化) — 省去奖励模型，直接从历史偏好数据中学习。 GRPO: Group Relative Policy Optimization (群体相对策略优化) — DeepSeek-V3/R1 使用的方法，通过生成多个结果并比较相对好坏来学习，无需额外的价值网络。 GDPO: Group Direct Preference Optimization (群体直接偏好优化) — NVIDIA 提出的新方法，处理多目标/多维度的偏好对齐。HOW I AI
