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GRPO 对内存需求较高的原因在于，其内部涉及多个模型，并且在训练数据中每个查询会产生多个输出。上图中的策略模型、参考模型和奖励模型各自都是一个需要进行推理的 LLM。（尽管从技术上讲，奖励模型可能不需要参数化，可以只是一个 Python 函数或正则表达式，但不影响 GRPO 对内存的高需求。），大S最后飞机上的合照曝光：扎着马尾微笑，踮着脚表情很亲切

可是，这部作品的口碑却呈现出了极为明显的两极分化态势。其中一边的观点坚定地认为这是一部堪称武侠神作的佳作，而另一边则毫不犹豫地将其判定为烂片无疑。

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batch_size=1，由于 GRPO 为每个查询生成多个响应，batch size 会迅速失控。gradient_accumulation_steps=4，优化器是另一个占用大量 VRAM 的地方。此参数决定了我们将存储的梯度以帮助优化器进行其「爬山」过程。num_completions=4，DeepSeekMath 论文中使用了 64。这完全超出了有些人的计算预算。max_prompt_length=256，如果你想训练模型拥有更大上下文的推理能力，将不得不增加 VRAM。GSM8K 的提示相对较小，适合此测试。max_completion_length=786，同样，由于计算注意力的内存有限，推理链在这里受到限制。上下文或生成的 token 越多，需要的内存就越大。LoRA target_modules=["q_proj", "k_proj", "o_proj", "up_proj", "down_proj"] 在这方面可以尝试几种不同的迭代。target_modules="all-linear" 是一种流行的方式，可以从你的 LoRA 中挤出最多的性能（就准确性而言）。