了解GRPO，你可能会反思Deepseek R1的提示词方法，看AI顿悟《了凡四训》后的Aha时刻

了解GRPO，你可能会反思Deepseek R1的提示词方法，看AI顿悟《了凡四训》后的Aha时刻

"Deepseek R1不就是一个参数更大的语言模型吗？随便问问题就行了，还需要什么特殊技巧？"——当你说出这句话时，是否意识到自己正像《西游记》里高举紫金葫芦的妖怪，对着齐天大圣叫嚣："我叫你的名字，你敢答应吗？"

这恰似当下AI应用场景中最危险的认知陷阱：开发者们手握GRPO锻造的"炼丹炉至宝"，却用着石器时代的唤醒咒语。

当你在测试环境随手写下"帮我分析数据"的提示词时，就像银角大王得意洋洋地晃动宝葫芦——看似声势惊人，实则完全错估了对手的维度。

Deepseek R1的GRPO算法，本质上是被炼丹炉三昧真火淬炼过的"如意金箍棒"。它不仅具备传统RLHF的单路径强化能力，更通过Group Relative机制形成了多维认知空间。就像孙悟空拔毫毛化出万千分身，GRPO会让模型同时生成数十个潜在解决方案，在动态博弈中筛选出最优思维链。这种特性决定了：

1. 盲目提问=自投罗网：当你的提示词像"银角式叫阵"般粗糙时，模型的多维探索能力反而会成为认知牢笼
2. 精准诱导=七十二变：符合GRPO特性的提示词，能像孙悟空那样在葫芦内部开辟逃生通道
3. 策略迭代=紧箍咒进化：持续优化的提示工程，本质上是在重构模型的认知相对论框架

那些把生产环境当作"莲花洞酒宴"的团队正在付出惨痛代价：曾有某金融机构用基础提示词处理风控数据，结果GRPO的群体优化机制放大了某个隐藏偏差，导致模型像被幌金绳捆住的沙僧般陷入死循环。

本文将揭示如何将GRPO的"多重身外身"特性转化为战略优势：

• 从紫金葫芦的维度陷阱到认知迷宫的拓扑解法
• 把"叫你名字"的死亡游戏改写为认知升维的密钥
• 用GRPO的相对论机制铸造提示词的"金刚不坏之身"

当你真正理解这个AI炼丹炉的运行法则时，就会明白：那些看似随意的提示词，正在把你的关键业务数据推向"一时三刻化为一滩水"的危险边缘。

年末恰逢顿悟《了凡四训》aha时刻，看到诸多公众号好友发文降低Deepseek R1提示词难度。遂希望能帮大家通俗理解GRPO，通过"一日三省"训练对抗LLMs的认知窄化，保持δ-贝叶斯脑可塑性（δ>0.7），在关键决策点启动"立命协议"（详见下图Deepseek R1经过11秒的思考结果）。

一、颠覆传统：无监督数据的推理突破

如何提升模型的推理能力一直是一个核心挑战。传统方法主要依赖大量标注数据进行监督训练，这不仅耗费大量人力物力，而且容易导致模型过度拟合已有数据模式。DeepSeek团队的最新研究成果DeepSeek-R1通过纯强化学习方法，在没有任何监督数据的情况下，实现了模型推理能力的显著提升。这一突破性成果不仅挑战了传统认知，更为未来AI发展提供了全新思路。

研究表明，DeepSeek-R1-Zero在AIME 2024数学竞赛测试中的pass@1得分从15.6%提升至71.0%，采用多数投票后更是达到86.7%，这一成绩与OpenAI-o1-0912相当。这些数据充分证明，纯强化学习方法完全可以激发出模型的推理潜力，而无需依赖大量标注数据。这对于当前AI领域普遍存在的数据依赖问题提供了一个全新的解决思路。

二、GRPO：突破性的强化学习算法

2.1 算法原理与创新

分组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO）算法是DeepSeek-R1的核心创新。该算法摒弃了传统强化学习中价值模型（Critic）与策略模型（Actor）双轨并行的复杂架构，转而采用单组输出间的相对评分来计算优势函数，这一设计将训练成本降低40%以上。

这种设计不仅巧妙规避了价值模型的训练开销，使得RL训练可在单卡环境下完成，还通过相对评分机制提供了更稳定的学习信号。

通俗理解GRPO

GRPO（群组相对策略优化）就像是一个智能的学习系统，它的学习方式模仿了优秀学生解决复杂问题时的思维过程。这个系统有几个关键特点：

1. 多方案探索 不同于传统方法只生成单一答案，GRPO会同时产生多个解决方案。这就像一个认真的学生会先列出几种不同的解题思路，然后再决定哪种最好。这种方法不仅增加了找到正确答案的机会，还帮助系统学习不同解题策略的优劣。
2. 智能评估机制 GRPO的评估过程非常巧妙：

• 它不是简单地判断对错，而是计算每个答案相对于群组的"优势度"
• 复杂的数学公式您也可以这么理解：优势度 = (当前答案的分数 - 组内平均分数) / 组内分数的标准差
• 这种方法确保了评估的公平性，不会因为问题难度不同而产生偏差
• 
  

3.渐进式学习保护 为了确保学习过程的稳定性，GRPO采用了多重保护机制：

• 使用"裁剪"函数限制单次改变的幅度，避免过激的调整
• 通过KL散度监控与原始行为的偏离程度，保持学习的连续性
• 在探索新方法和保持已有经验之间找到平衡点

这种设计看似简单，实则暗含深意。通过弱约束引导而非强内容干预（写提示词时您也需要这么考虑），模型在保持自由探索的同时，逐渐形成结构化推理的习惯。实验数据显示，经过3000步RL训练后，模型生成的思考链平均长度从87词增至512词，且在AIME测试中展现出多步骤验证、错误回溯等高级行为。

GRPO采用了双轨并行的奖励系统，通过规则奖励和格式奖励的有机结合，引导模型形成系统化的推理能力：

1. 规则奖励层

• 基础正确性评估：通过预定义规则自动判定答案
• 推理完整性检查：验证关键步骤的存在和正确性
• 边界条件测试：评估特殊情况的处理能力
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2.格式奖励层

• 结构化输出要求：使用和标签规范化思考过程
• 语言一致性评估：确保输出语言的纯净度
• 可读性衡量：评估表达的清晰度和专业性
• 关于格式部分您也可以移步《微软和麻省理工权威发布：Prompt格式显著影响LLM性能，JSON比Markdown准确性高42%》《又见惊雷，结构化Prompt格式小小变化竟能让LLM性能波动高达76%，ICLR2024》
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3.动态调节机制

• 阶段性权重调整：根据训练进度调整不同奖励的权重
• 难度感知：为更具挑战性的问题提供更高奖励
• 组合奖励：综合考虑多个维度的表现

这种设计通过弱约束引导而非强制干预，让模型在保持探索自由的同时，逐渐形成结构化的推理习惯。实验数据显示，经过3000步RL训练后，模型生成的思考链平均长度从87词增至512词，且在AIME测试中展现出多步骤验证、错误回溯等高级行为。

2.4 涌现现象：认知能力的跃迁

在GRPO训练过程中，研究团队观察到了多种令人惊叹的自发进化现象：

1. "顿悟时刻"的出现

<think>
让我解决方程：√(a-√(a+x))=x

初步思路：
1. 两边平方消除第一个根号...
等等，我需要先考虑定义域！
- a-√(a+x)必须≥0
- a+x必须≥0
这个约束条件很关键，让我重新推导...
</think>

1. 自主反思行为

<think>
分析这个优化问题...
我的第一个想法是使用贪心算法，因为看起来局部最优可以导致全局最优。
不过等等，让我先证明一下这个性质是否成立。
假设我们有序列{a1, a2, ..., an}...
[推导过程]
啊，找到反例了！原来在特殊情况下贪心会失效。
需要改用动态规划来解决。
</think>

1. 策略优化能力

<think>
这道几何题可以用解析几何方法...
但是，我注意到这些点都在单位圆上，
使用复数可能会让解法更优雅。
让我尝试用复数方法重新解决：
z = cos θ + i sin θ
[推导过程]
果然，这种方法大大简化了计算！
</think>

三、突破性的两阶段训练方法

3.1 DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习探索

在第一阶段，研究团队进行了一个大胆的尝试：完全摒弃监督数据，仅通过强化学习来训练模型。这个阶段的关键设计包括：

1. 基础模型选择

• 选用DeepSeek-V3-Base作为起点
• 不进行任何监督微调（SFT）
• 直接应用GRPO进行训练

2.训练模板设计

用户和助手之间的对话。助手首先在思维中进行推理过程，然后向用户提供答案。
推理过程和答案分别包含在<think></think>和<answer></answer>标签中。

3.自进化现象观察

• 思考链条自然延长：从平均87词增至512词
• 自我纠错行为形成：学会在发现问题时停止并重新思考
• 策略持续优化：逐步形成更系统的解题方法
• 
  

3.2 DeepSeek-R1：精细化提升阶段

为了解决R1-Zero在可读性和语言混合等方面的问题，团队开发了一个系统化的优化流程：

1. 冷启动数据构建

• 数据来源：
• Few-shot示例生成
• R1-Zero高质量输出筛选
• 专家优化和标注
• 质量控制：
• 推理过程清晰可读
• 语言表达规范统一
• 格式结构标准化

2.定向能力强化

• 重点领域：
• 数学推理
• 代码生成
• 科学问题解决
• 训练策略：
• 保持GRPO框架
• 优化奖励机制
• 强化输出规范

3.大规模数据生成

• 生成规模：约60万条推理数据
• 筛选标准：
• 答案正确性验证
• 推理过程评估
• 表达规范检查
• 补充数据：20万条通用任务数据

4.全场景优化

• 目标平衡：
• 推理能力保持
• 通用能力提升
• 输出质量优化
• 实现策略：
• 多维度奖励结合
• 跨语言能力增强
• 安全性强化

3.3 知识蒸馏：规模化部署的突破

研究团队通过创新的知识蒸馏方法，成功将DeepSeek-R1的能力迁移到更小的模型中：

1. 蒸馏方案设计

• 训练数据：DeepSeek-R1生成的80万高质量样本
• 目标模型：覆盖1.5B到70B不同规模
• 训练方式：纯监督学习，无需强化学习

2.实验效果

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：
• AIME：55.5%（超越GPT-4）
• MATH：92.8%
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B：
• AIME：72.6%
• MATH：94.3%
• LiveCodeBench：57.2%

3.关键发现

• 蒸馏效果优于直接训练
• 推理模式可有效迁移
• 训练过程更稳定可控

四、性能评估与分析

4.1 全面的性能提升

DeepSeek-R1在多个权威基准测试中展现出卓越性能：

1. 数学推理能力

• AIME 2024：79.8%（Pass@1）
• MATH-500：97.3%（Pass@1）
• CNMO 2024：78.8%（Pass@1）

2.编程能力评估

• Codeforces：96.3%
• LiveCodeBench：65.9%（Pass@1）
• SWE Verified：49.2%（Resolved）

3.知识理解水平

• MMLU：90.8%
• MMLU-Pro：84.0%
• GPQA Diamond：71.5%

4.2 自进化过程分析

研究团队通过长期观察，总结出模型在训练过程中展现的三类典型进化特征：

1. 认知深度提升

• 思考链条自然延长
• 问题分析更加全面
• 解决方案更加系统

2.方法论进化

• 自发形成验证习惯
• 主动寻找最优解法
• 建立问题解决框架

3.创新能力涌现

• 发现新的解题思路
• 优化已有解决方案
• 跨领域知识迁移

五、应用场景推荐

1. 教育领域应用

• 数学问题解答辅导
• 编程技能培训
• 科学探究引导

2.软件开发支持

• 代码生成与优化
• 程序调试辅助
• 技术文档生成

3.通用智能问答

• 复杂问题分析
• 多步骤推理
• 结果验证与优化

六、写在最后

DeepSeek-R1的突破性成果为大语言模型的发展开辟了新路径。纯强化学习方法不仅证明了其在提升模型推理能力方面的巨大潜力，还为解决AI领域的数据依赖问题提供了创新思路。这一进展将推动AI技术向着更智能、更自主的方向发展。对于AI研究者和实践者而言，理解和掌握这些新技术将有助于开发出更强大、更实用的AI应用。

篇幅原因，GRPO的系统提示词，我将发到群里与大家分享。如果您希望进一步了解或者需要更多提示词，您也可以参照这篇文章《AI修猫Prompt公众号文章赞赏赠与资料分类汇总》对我进行赞赏支持，可以得到更多SYSTEM PROMPT。如果需要更多DSPy已经运行过的代码，或者据提的案例可以看下以下文章。希望这篇文章对您有所帮助！

文章来自微信公众号 “ AI修猫Prompt ”