GRPO（Generalized Reward Policy Optimization）是 ReSearch 的核心训练算法，它突破了传统监督学习需要标注数据的限制。该技术通过设计多维奖励函数，使 Qwen2.5-7B 模型能够自主掌握以下能力：
- 搜索决策：根据问题复杂度判断是否需要调用外部搜索工具
- クエリー生成：将自然语言问题转换为有效的搜索关键词
- 证据融合：将检索结果与已有知识进行联合推理
实验数据显示，在 HotpotQA 开发集上，经过 GRPO 训练的模型相比基线方法提升 23% 的答案准确性。算法实现采用异步更新策略，支持 multi-GPU 并行训练，通过 ray 框架可实现多节点扩展。奖励设计包含三个关键维度：
- 最终答案准确性（60%权重）
- 搜索查询相关性（20%权重）
- 推理链条连贯性（20%权重）
这种纯奖励驱动的训练方式，为大模型适应动态工具生态提供了新范式。
この答えは記事から得たものである。ReSearch: Qwen2.5-7Bによる検索推論強化モデル（実験的）について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GRPO 方法使大模型仅通过奖励信号就能掌握搜索工具调用策略
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