Group Sequence Policy Optimization (GSPO)
序列级优化的进阶探索，超越单步 Token 预测。
算法概览
GSPO (Group Sequence Policy Optimization) 是对传统策略优化方法（如 PPO/GRPO）的进一步扩展。它将优化的视角从“单个 Token”提升到了“整个生成序列”，旨在解决长文本生成中的连贯性和全局一致性问题。
核心思想
在标准的语言模型训练中，我们通常最大化下一个 Token 的概率。然而，这可能导致“短视”行为，即模型选择了当前看起来不错的词，但导致整个句子逻辑不通。
GSPO 引入了序列级评价和群组探索机制：
- 序列级评价 (Sequence-Level Evaluation)：不仅仅给单个 Token 打分，而是等整个序列生成完毕后，对整体质量进行评估（如逻辑连贯性、任务完成度）。
- 多样性探索 (Diversity Exploration)：通过采样一组不同的序列，鼓励模型探索多种可能的解法，并通过对比这些序列的优劣来更新策略。
- 稳健性 (Robustness)：在面对具有多模态分布（即有多个正确答案）的任务时，GSPO 能更好地捕捉这些模式，而不是坍缩到单一解。
应用前景
虽然 GSPO 目前仍在研究前沿，但它在以下领域展现出巨大潜力：
- 复杂推理任务：如数学证明、代码生成，需要长距离的逻辑依赖。
- 创意写作：需要保持全文风格一致和情节连贯。
- 对话系统：生成更加多样化且符合上下文的回复。
总结
GSPO 代表了强化学习在生成式 AI 领域的一个重要发展方向：从微观的 Token 优化走向宏观的序列/结构优化。随着 DeepSeek 等团队在 RLHF 领域的深入探索，类似 GSPO 的思想正在成为提升 LLM 推理能力的关键技术。