基于Golang模拟实现一个简化的DeepSeek AI模型 GRPO算法推理

模拟实现一个简化的GRPO (Group Relative Policy Optimization) 推理模型。GRPO是由DeepSeek提出的强化学习算法，用于训练大型语言模型

它的核心特点是不需要训练价值函数，而是通过从同一问题的多个输出中计算平均奖励来替代这一过程，显著减少了内存和计算资源的消耗 。

简化版GRPO推理模型：

package main

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"math"
	"math/rand"
	"os"
	"sort"
	"strings"
	"time"
)

// 文档结构
type Document struct {
	Content string `json:"content"`
	Metadata map[string]string `json:"metadata"`
}

// GRPO模型核心结构
type GRPOModel struct {
	documents      []*Document       // 存储学习的文档
	policyWeights  map[string]float64 // 策略权重
	groupSize      int               // 分组大小
	temperature    float64           // 采样温度
}

// 新建GRPO模型
func NewGRPOModel(groupSize int, temperature float64) *GRPOModel {
	return &GRPOModel{
		documents:     make([]*Document, 0),
		policyWeights: make(map[string]float64),
		groupSize:     groupSize,
		temperature:   temperature,
	}
}

// 从文件加载文档
func (m *GRPOModel) LoadDocument(filePath string) error {
	data, err := ioutil.ReadFile(filePath)
	if err != nil {
		return err
	}
	
	var doc Document
	if err := json.Unmarshal(data, &doc); err != nil {
		// 如果不是JSON格式，尝试作为纯文本
		doc = Document{
			Content: string(data),
			Metadata: map[string]string{
				"source": filePath,
				"type":   "text",
			},
		}
	}
	
	m.documents = append(m.documents, &doc)
	fmt.Printf("成功加载文档: %s\n", filePath)
	return nil
}

// 预处理文档内容
func (m *GRPOModel) preprocessContent(content string) []string {
	// 简单的文本分词
	content = strings.ToLower(content)
	content = strings.ReplaceAll(content, "\n", " ")
	content = strings.ReplaceAll(content, "\r", " ")
	content = strings.ReplaceAll(content, "\t", " ")
	
	// 移除标点符号
	replacer := strings.NewReplacer(
		".", " ", ",", " ", "!", " ", "?", " ", ";", " ", ":", " ",
		"\"", " ", "'", " ", "(", " ", ")", " ", "[", " ", "]", " ", "{", " ", "}", " ",
	)
	content = replacer.Replace(content)
	
	// 分词
	words := strings.Fields(content)
	return words
}

// 学习文档 - 核心GRPO学习过程
func (m *GRPOModel) Learn() {
	fmt.Println("开始GRPO学习过程...")
	
	// 1. 构建词汇表和初始权重
	vocabulary := make(map[string]float64)
	
	for _, doc := range m.documents {
		words := m.preprocessContent(doc.Content)
		for _, word := range words {
			if _, exists := vocabulary[word]; !exists {
				vocabulary[word] = 0.0
			}
			vocabulary[word] += 1.0
		}
	}
	
	// 2. GRPO核心：分组相对策略优化
	// 将词汇分组，计算组内相对权重
	wordGroups := m.groupWords(vocabulary)
	
	for groupID, words := range wordGroups {
		fmt.Printf("处理分组 %d，包含 %d 个词汇\n", groupID, len(words))
		
		// 计算组内平均奖励（频率作为奖励的代理）
		totalReward := 0.0
		for _, word := range words {
			totalReward += vocabulary[word]
		}
		avgReward := totalReward / float64(len(words))
		
		// 3. 计算相对优势（GRPO核心思想）
		for _, word := range words {
			reward := vocabulary[word]
			// 相对优势 = 实际奖励 - 组内平均奖励
			relativeAdvantage := reward - avgReward
			
			// 4. 策略更新（简化版PPO）
			currentWeight := m.policyWeights[word]
			// 使用相对优势调整权重
			newWeight := currentWeight + 0.1*relativeAdvantage // 学习率=0.1
			
			// 应用温度参数进行平滑
			if m.temperature > 0 {
				newWeight = newWeight / m.temperature
			}
			
			m.policyWeights[word] = newWeight
		}
	}
	
	fmt.Printf("GRPO学习完成，共学习 %d 个词汇\n", len(m.policyWeights))
}

// 将词汇分组（GRPO的核心：分组相对比较）
func (m *GRPOModel) groupWords(vocabulary map[string]float64) map[int][]string {
	// 按频率排序
	type wordFreq struct {
		word string
		freq float64
	}
	
	wordList := make([]wordFreq, 0, len(vocabulary))
	for word, freq := range vocabulary {
		wordList = append(wordList, wordFreq{word, freq})
	}
	
	sort.Slice(wordList, func(i, j int) bool {
		return wordList[i].freq > wordList[j].freq
	})
	
	// 分组
	groups := make(map[int][]string)
	groupID := 0
	
	for i := 0; i < len(wordList); i += m.groupSize {
		end := i + m.groupSize
		if end > len(wordList) {
			end = len(wordList)
		}
		
		groupWords := make([]string, 0, m.groupSize)
		for j := i; j < end; j++ {
			groupWords = append(groupWords, wordList[j].word)
		}
		
		groups[groupID] = groupWords
		groupID++
	}
	
	return groups
}

// 运行时解析 - 基于学习到的策略生成响应
func (m *GRPOModel) Parse(input string) string {
	fmt.Println("开始运行时解析...")
	
	// 1. 预处理输入
	inputWords := m.preprocessContent(input)
	
	// 2. 从文档中检索相关片段
	relevantFragments := m.retrieveRelevantFragments(inputWords)
	
	// 3. GRPO推理：使用学习到的策略生成响应
	response := m.generateResponse(relevantFragments, inputWords)
	
	return response
}

// 检索相关片段
func (m *GRPOModel) retrieveRelevantFragments(inputWords []string) []string {
	fragments := make([]string, 0)
	
	for _, doc := range m.documents {
		content := strings.ToLower(doc.Content)
		relevanceScore := 0.0
		
		for _, word := range inputWords {
			if strings.Contains(content, word) {
				// 使用策略权重计算相关性
				weight := m.policyWeights[word]
				relevanceScore += math.Abs(weight) // 使用绝对值作为相关性强度
			}
		}
		
		if relevanceScore > 0.5 { // 阈值
			// 提取相关片段
			for _, word := range inputWords {
				if idx := strings.Index(content, word); idx != -1 {
					start := idx - 50
					if start < 0 {
						start = 0
					}
					end := idx + len(word) + 50
					if end > len(content) {
						end = len(content)
					}
					fragment := content[start:end]
					fragments = append(fragments, fragment)
				}
			}
		}
	}
	
	return fragments
}

// 生成响应（GRPO推理核心）
func (m *GRPOModel) generateResponse(fragments []string, inputWords []string) string {
	if len(fragments) == 0 {
		return "未找到相关信息"
	}
	
	// 1. 创建多个候选响应（GRPO的分组思想）
	candidates := make([]string, m.groupSize)
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	
	for i := 0; i < m.groupSize; i++ {
		// 随机选择片段
		fragmentIdx := rand.Intn(len(fragments))
		fragment := fragments[fragmentIdx]
		
		// 2. 基于策略权重选择关键词
		keywords := make([]string, 0)
		for _, word := range inputWords {
			if weight, exists := m.policyWeights[word]; exists && weight > 0 {
				// 根据权重概率选择
				probability := 1.0 / (1.0 + math.Exp(-weight)) // sigmoid
				if rand.Float64() < probability {
					keywords = append(keywords, word)
				}
			}
		}
		
		// 3. 生成候选响应
		if len(keywords) > 0 {
			template := "根据您的问题，相关信息是：%s。关键词：%s"
			candidate := fmt.Sprintf(template, fragment, strings.Join(keywords, ", "))
			candidates[i] = candidate
		} else {
			candidates[i] = fmt.Sprintf("找到相关内容：%s", fragment)
		}
	}
	
	// 4. GRPO核心：组内相对评估
	// 为每个候选计算相对分数
	candidateScores := make([]float64, m.groupSize)
	for i, candidate := range candidates {
		score := 0.0
		for _, word := range inputWords {
			if strings.Contains(candidate, word) {
				score += m.policyWeights[word]
			}
		}
		candidateScores[i] = score
	}
	
	// 5. 计算平均分数
	avgScore := 0.0
	for _, score := range candidateScores {
		avgScore += score
	}
	avgScore = avgScore / float64(m.groupSize)
	
	// 6. 选择相对优势最大的候选
	bestIdx := 0
	bestAdvantage := -1e9
	for i, score := range candidateScores {
		advantage := score - avgScore // 相对优势
		if advantage > bestAdvantage {
			bestAdvantage = advantage
			bestIdx = i
		}
	}
	
	return candidates[bestIdx]
}

// 保存模型
func (m *GRPOModel) SaveModel(filePath string) error {
	data := map[string]interface{}{
		"policy_weights": m.policyWeights,
		"group_size":     m.groupSize,
		"temperature":    m.temperature,
	}
	
	jsonData, err := json.MarshalIndent(data, "", "  ")
	if err != nil {
		return err
	}
	
	return ioutil.WriteFile(filePath, jsonData, 0644)
}

// 加载模型
func (m *GRPOModel) LoadModel(filePath string) error {
	data, err := ioutil.ReadFile(filePath)
	if err != nil {
		return err
	}
	
	var modelData map[string]interface{}
	if err := json.Unmarshal(data, &modelData); err != nil {
		return err
	}
	
	// 转换权重
	weights := make(map[string]float64)
	if weightsData, ok := modelData["policy_weights"].(map[string]interface{}); ok {
		for word, value := range weightsData {
			if floatValue, ok := value.(float64); ok {
				weights[word] = floatValue
			}
		}
	}
	
	m.policyWeights = weights
	
	if groupSize, ok := modelData["group_size"].(float64); ok {
		m.groupSize = int(groupSize)
	}
	
	if temp, ok := modelData["temperature"].(float64); ok {
		m.temperature = temp
	}
	
	return nil
}

func main() {
	// 创建GRPO模型
	model := NewGRPOModel(3, 0.7) // 分组大小3，温度0.7
	
	// 示例1：加载文档
	fmt.Println("=== 文档学习阶段 ===")
	docFiles := []string{"doc1.json", "doc2.json", "doc3.json"}
	
	// 创建示例文档文件
	createExampleDocuments(docFiles)
	
	for _, file := range docFiles {
		if err := model.LoadDocument(file); err != nil {
			fmt.Printf("加载文档 %s 失败: %v\n", file, err)
		}
	}
	
	// 学习过程
	model.Learn()
	
	// 保存模型
	if err := model.SaveModel("grpo_model.json"); err != nil {
		fmt.Printf("保存模型失败: %v\n", err)
	}
	
	// 示例2：运行时解析
	fmt.Println("\n=== 运行时解析阶段 ===")
	
	// 重新加载模型（模拟生产环境）
	newModel := NewGRPOModel(3, 0.7)
	if err := newModel.LoadModel("grpo_model.json"); err != nil {
		fmt.Printf("加载模型失败: %v\n", err)
	} else {
		fmt.Println("模型加载成功")
	}
	
	// 添加一些示例文档供检索
	newModel.LoadDocument("doc1.json")
	newModel.LoadDocument("doc2.json")
	newModel.LoadDocument("doc3.json")
	
	// 测试查询
	queries := []string{
		"Go语言的特点是什么",
		"机器学习的基本概念",
		"人工智能的发展历史",
	}
	
	for _, query := range queries {
		fmt.Printf("\n查询: %s\n", query)
		response := newModel.Parse(query)
		fmt.Printf("响应: %s\n", response)
	}
	
	// 清理示例文件
	cleanupExampleDocuments(docFiles)
	os.Remove("grpo_model.json")
}

// 创建示例文档
func createExampleDocuments(files []string) {
	docs := []map[string]interface{}{
		{
			"content": "Go语言是一种静态类型、编译型语言，由Google开发。它的主要特点包括：并发支持（goroutines）、垃圾回收、类型安全、快速编译。Go语言语法简洁，标准库丰富，适合构建高性能网络服务。",
			"metadata": map[string]string{"topic": "programming", "language": "go"},
		},
		{
			"content": "机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进性能，而无需显式编程。主要类型包括监督学习、无监督学习和强化学习。常见算法有线性回归、决策树、神经网络等。",
			"metadata": map[string]string{"topic": "ai", "field": "machine_learning"},
		},
		{
			"content": "人工智能的发展历史可以追溯到1950年代。1956年达特茅斯会议被认为是AI的诞生标志。经历了多次寒冬期和复兴期，21世纪以来，由于深度学习、大数据和计算能力的提升，AI进入了快速发展阶段。",
			"metadata": map[string]string{"topic": "history", "field": "ai_evolution"},
		},
	}
	
	for i, file := range files {
		if i < len(docs) {
			data, _ := json.MarshalIndent(docs[i], "", "  ")
			ioutil.WriteFile(file, data, 0644)
		}
	}
}

// 清理示例文档
func cleanupExampleDocuments(files []string) {
	for _, file := range files {
		os.Remove(file)
	}
}

原理备注

这个简化版GRPO模型保留了原始算法的核心思想：

1. 分组相对策略优化：GRPO通过从同一问题的多个输出中计算平均奖励来替代传统PPO中的价值函数，显著减少了计算资源消耗

2. 无Critic架构：与传统PPO不同，GRPO不需要训练价值函数来估计优势函数，而是直接通过组内相对比较来计算优势

3. 分组机制：将候选响应分组，在组内进行相对评估，这是GRPO区别于其他强化学习算法的关键特征

使用说明

1. 学习阶段：LoadDocument() + Learn()

   • 加载文档文件（支持JSON或纯文本）
   • 调用Learn()方法进行GRPO训练

2. 运行时解析：Parse(input)

   • 输入查询文本
   • 模型检索相关文档片段
   • 生成多个候选响应
   • 通过组内相对评估选择最优响应

3. 模型持久化：SaveModel() + LoadModel()

   • 保存训练好的策略权重
   • 在生产环境中加载模型

这个实现保留了GRPO的核心原理，同时简化了复杂性，适合理解和学习GRPO的基本工作机制。在实际生产环境中，您可能需要根据具体需求调整分组大小、温度参数和奖励函数。