GRPO、DAPO 与 GSPO 有什么区别？

三个章节都从同一条主线出发：对一道题采样一组回答，计算可验证的 reward，用组内相对表现构造 advantage，再更新策略。理解差异时，可以依次看重要性比率、裁剪、样本筛选和 loss 的归一化方式。

本页整理这个仓库的阅读入口。各章使用的模型、数据与训练预算并未完全对齐，现有分数无法用于排列三个方法的优劣。

观察点	GRPO 章节	DAPO 章节	GSPO 章节
首先理解什么	组采样、reward、advantage 与策略更新	四项训练改进如何连接起来	sequence-level 重要性比率与裁剪
比率与裁剪	在实验中比较 importance sampling、PPO 与 CISPO	Clip-Higher 使用非对称裁剪范围	对一条回答的 token log-ratio 求均值再取指数，按序列裁剪
数据筛选	先走通基本训练循环	Dynamic Sampling 过滤原始正确性全对或全错的 group，再补采	当前实现不叠加 Dynamic Sampling
值得记录的成本	loss 选择怎样改变训练行为	无效 completion 已经消耗生成时间，补采也有等待成本	序列长度、clip fraction 与原始 batch 的归一化口径
本仓库的边界	GSM8K 上的实验与代码	当前同步训练循环中的收益和成本	核心 loss 与训练链路，未复现论文规模及 MoE 稳定性实验

先看 GRPO：一次更新是怎么发生的？

从 GRPO 原理与代码实战 阅读采样、奖励和更新的连接方式，再用快速启动跑通代码。遇到 logprob、importance ratio 或 clipping 时，可以回到损失函数直觉。

实验中切换 loss 时，记录相同的模型、数据、采样预算与随机种子；否则观察到的变化可能来自其他条件。

再看 DAPO：有效样本从哪里来？

DAPO 章节分别讨论 Clip-Higher、Dynamic Sampling、Token-level Policy Gradient Loss 和 Soft Overlong Punishment。这里的动态采样依据是原始正确性，advantage 则使用加入长度惩罚后的 reward，两者需要区分。

本地实现限制补采轮数，并记录 rollout 的实际耗时。被过滤的回答虽然不进入最终 loss，但已消耗采样资源。运行入口见 DAPO 快速启动。

最后看 GSPO：为什么按整条回答计算比率？

GSPO 章节将 token log-ratio 的均值取指数，得到长度归一化的 sequence ratio。整条回答共享一个裁剪判断；它与 token-level ratio 约束的量不同，裁剪阈值不能直接照搬。

当前章节记录了核心 loss、训练链路和 AIME25 评测，也明确缺少同条件 GRPO 对照。组内全对或全错的样本会退化为零 advantage；跳过这些序列的梯度计算时，仍要保持原始归一化口径。运行入口见 GSPO 快速启动。

怎样做一组有意义的比较？

先固定基础模型、训练和评测数据、训练预算、采样设置与答案判定规则。再选择要比较的变量，并同时记录正确率、格式遵循率、输出长度、采样成本和总耗时。不同 checkpoint、不同指标对应的最佳结果可能不同。

这个仓库已经提供三条可检查的训练入口。完整公平比较仍需要补做对照实验，现有章节的数字应在各自设置下解读。