文章解析大模型偏好對齊演算法 DPO 與 GRPO 的演進

2026 年 11 月 13 日 08:39，掘金髮布《大模型偏好對齊演算法 DPO 與 GRPO 的簡化與進化解析》，對大模型偏好對齊方法的演進做了梳理。文章將演進脈絡概括為從 RLHF 走向 DPO 和 GRPO：在 RLHF 這一較早的流程中，需要先訓練一個 Reward Model 來模擬人類的偏好打分，隨後再使用 PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略最佳化）演算法推進訓練。

在此基礎上，文章解析了 DPO 對傳統獎勵模型訓練所做的簡化，以及 GRPO 在強化學習階段採取的最佳化思路，並稱該文面向開發者，有助於理解對齊演算法的核心機制。目前，關於這一主題僅有這篇報道，公開材料中沒有後續進展，事件停於該文釋出這一節點。