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GRPO 是一种在线学习算法（online learning algorithm），它通过使用训练过程中由训练模型自身生成的数据来进行迭代改进。GRPO 的目标是最大化生成补全（completions）的优势函数（advantage），同时确保模型保持在参考策略（reference policy）附近。

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这与大家不良的饮食习惯和生活习惯有关，随着生活条件逐渐改善，饮食越来越油腻，血液中的油脂含量越来越多，导致血管里的硬化、斑块沉积也越来越多。此外，现在大多数年轻人喜欢熬夜、不规律作息，也容易增加发病概率。

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首先，可以使用像 AdamW 这样的 8-bit 优化器版本，它们能更高效地存储跟踪数据，同时仍保持良好的性能 —— 类似于压缩照片可以节省空间，同时保留大部分图像质量；其次，使用梯度检查点技术，这就像在训练过程中拍摄快照，而不是记录所有内容。虽然这会使训练速度减慢约 20-30%，但它显著减少了内存使用。