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零、基本概念

在一个RLHF的流程中，包含了trainer 和 rollout两个过程，其中trainer是训练强化学习的部分，而rollout则是执行模型推理的部分。

在PPO策略中，trainer的主要目的则是为了训练策略模型，它包括了策略模型、RM奖励模型、价值模型，其中RM是人工手动标签离线训练好的模型。rollout阶段是生成数据标签阶段。

1. 策略模型

策略模型是优化的关键，也是待优化的模型。
在rollout阶段会通过前向操作输出问题的答案，基于用户指令生成回复样本，并记录每个 token 生成的概率。
在trainer过程是待优化的参数，通过 PPO 损失函数更新权重，学习 “生成高奖励回复” 的能力。

２. 价值模型

价值模型也是critic/value模型，是评估模型输出是否高出平均标准的模型，输入用户指令 + 生成的回复上下文（状态 st​），输出一个标量值 V(st​)，代表该状态下的期望平均奖励。

在verl中采用权重共享 + 独立预测头的方式运行，也就是说，一般和策略模型共享相同的transformers权重，但是在头上添加了预测头，来预测平均奖励。
作用：

• 如果没有价值模型，PPO 会直接用奖励值 r 指导策略更新，容易因奖励波动导致训练震荡；
• 价值模型通过拟合 “平均奖励水平”，让优势值 At​ 更平稳，大幅降低策略更新的风险。

核心计算公式：

\(A_t​=r−V(st​)\)

这里Ａ_t是模型要预测的值，其中ｒ是奖励模型给出的结果，V(St)是价值模型对状态 st​ 的预测期望值，Ａ_t则是模型输出比期望多多少的值。

3. 奖励模型

奖励奖励模型是一个与策略模型Qwen7B类似的模型，不过不输出连续的字段，而只生成对多个问答的分数。
输入：模型关于输入的多个回答，输出：每个回答对应的分数，以下是AceCodeRM的分数。
一般训练时模型是经过人为标签训练而成的，在一些代码的场景中，奖励模型也可以是沙箱运行的结果。

输入：

question = """\
Given an array of numbers, write a function runningSum that returns an array where each element at index i is the sum of all elements from index 0 to i (inclusive).
For example:
Input: nums = [1,2,3,4]
Output: [1,3,6,10]
"""

program_with_3_errors = """\
def runningSum(nums):
    result = []
    current_sum = 0
    for i in range(1, len(nums)):
        result.append(nums[i])
        current_sum += nums[i]
    return result
"""

program_with_2_errors = """\
def runningSum(nums):
    result = []
    current_sum = 0
    for i in range(0, len(nums)):
        result.append(nums[i])
        current_sum += nums[i]
    return result
"""
    
program_with_1_errors = """\
def runningSum(nums):
    result = []
    current_sum = 0
    for i in range(0, len(nums)):
        result.append(current_sum)
        current_sum += nums[i]
    return result
"""
program_correct = """\
def runningSum(nums):
    result = []
    current_sum = 0
    for num in nums:
        current_sum += num
        result.append(current_sum)
    return result
"""

program_chats = [
    [
        {
            "content": question,
            "role": "user",
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": program
        }
    ] for program in [program_with_3_errors, program_with_2_errors, program_with_1_errors, program_correct]
]

输出：

print("RM Scores:", rm_scores)
print("Score of program with 3 errors:", rm_scores[0].item())
print("Score of program with 2 errors:", rm_scores[1].item())
print("Score of program with 1 errors:", rm_scores[2].item())
print("Score of correct program:", rm_scores[3].item())
"""
RM Scores: tensor([-20.5058,  -1.7867,   0.4395,  23.0689], device='cuda:0',
       grad_fn=<SqueezeBackward0>)
Score of program with 3 errors: -20.505754470825195
Score of program with 2 errors: -1.7866804599761963
Score of program with 1 errors: 0.43949759006500244
Score of correct program: 23.068859100341797

与预期值越接近，便得到越高的分数。

壹、PPO训练流程

在 Verl 中，PPO 的优化目标是让策略模型生成高奖励回复，核心约束是 “策略更新幅度不能过大”，避免训练崩溃。

• 优化对象：策略模型（如 Qwen-7B）的权重 \(θ\)
• 核心约束：新旧策略的概率比值 \(rt​(θ)=πθold​​(at​∣st​) / πθ​(at​∣st​)\)​ 被限制在 [1−ϵ,1+ϵ]（ϵ 默认为 0.2）
• 损失函数：\(L_{PPO} ​= L_{clip}​+L_{vf​}+βL_{ent}\)​（策略损失 + 价值损失 + 熵损失）

PPO的训练流程可分为4个阶段：1. Rollout 数据生成 2. 优势函数计算 3. PPO 策略更新 4. 迭代闭环

0. RM奖励模型训练

RM模型训练的目的是根据用户的单个输入和多个输出，给多个输出打分，倾向性更好的模型将得到更好的分数，输出的是一个分数向量。
在有些场景下，奖励模型也可以是实时运行的沙箱，比如代码场景。

1. Rollout数据生成

rollout目标是产出 PPO 训练所需的带标签数据，是RLHF训练的前置操作。

输入：用户指令集 + 旧策略模型 （优化前的 7B 模型） + 奖励模型
流程：

1. 策略模型基于指令生成回复样本（token 序列 a0:T​），同时记录每个 token 的生成概率 \(πθold​​(at​∣st​)\)（st​ 是生成到第 t 个 token 时的上下文）。
2. 奖励模型对 “指令 + 回复” 完整样本打分，输出标量奖励 r。
   输出：训练批次数据 \(batch=\{st​,at​,πθold​​(at​∣st​),r\}\)

这个过程可以视为是收集训练片段的过程，可以认为是训练的离线标签收集过程，得到的是每个token在上下文的情况下的执行概率，得到的回报等。

2. 优势函数计算

在 Trainer 模块中执行，目标是计算 优势值 At—— 衡量 “当前动作的奖励是否优于平均水平”，是 PPO 策略更新的核心依据。

输入：Rollout 产出的 batch 数据 + 价值模型 \(Vϕ\)
流程：

1. 价值预测：价值模型对每个状态 st​ 输出预测值 V(st​)（代表该状态的期望平均奖励）
2. 优势计算：\(At​=r−V(st​)\)（实际奖励与平均奖励的差值）。
3. 优势归一化：对 At​ 做标准化（减均值、除标准差），降低奖励波动对训练的影响。
   输出：归一化后的优势值 \(A_t​\)

这一步是根据训练数据，得到价值模型对每个状态的的回报预测值。

价值函数此时是否和策略函数是同步的？

3. PPO 策略更新

目标是通过 Clip 截断损失更新策略模型权重，同时优化价值模型。
输入： batch 数据 + 归一化优势值 \(A_t\)​ + 策略模型 \(π_θ​\) + 价值模型\(V_ϕ\)
流程：

3.1：计算策略损失 \(L_{clip}\)，这一步的clip非常关键，它限定了策略的更新幅度​

• 用新策略模型计算当前 token 的概率\(πθ​(at​∣st​)\)
• 计算新旧策略概率比值 \(rt​(θ)=πθold​​(at​∣st​)πθ​(at​∣st​)​\)
• 应用 Clip 截断：\(clip(rt​(θ),1−ϵ,1+ϵ)\)
• 策略损失公式：\(L_{clip​}=−E[min(rt​(θ)A^t​, clip(rt​(θ),1−ϵ,1+ϵ)A_t​)]\)

3.2：计算价值损失 \(L_{vf}​\)

• 价值损失是 MSE 损失，目标是让价值模型的预测值 V(st​) 贴近实际奖励 r: \(L_{vf​}=E[(V(st​)−r)^2]\)
• 通过 vf_coef（默认 0.5）平衡价值损失与策略损失的占比。

3.3：计算熵损失 Lent​（鼓励回复多样性）

• 熵损失是策略概率分布的熵值，熵越大代表回复越多样：\(L_{ent}​=−E[logπθ​(at​∣st​)]\)
• 通过 ent_coef（默认 0.01）控制多样性强度，系数越大回复越多样。

3.4：总损失计算与反向传播

• 总损失：\(L_{PPO}​=L_{clip}​+L_{vf}​+βL_{ent}\)​
• 反向传播：计算总损失对策略模型权重 θ 和价值头权重 ϕ 的梯度，用 AdamW 优化器更新权重。

输出：更新后的新策略模型 \(πθnew​\)​

阶段 4：迭代闭环（多次优化直到收敛）

PPO 不是一次性更新，而是多轮迭代，流程如下：

• 将更新后的新策略模型 \(πθ_{new}\)​​ 作为下一轮的旧策略 \(πθ_{old}​\)​；
• 重复 阶段 1~ 阶段 3，直到达到预设的迭代轮数（num_epochs）或奖励收敛
• 一次rollout可以供多次train使用，可设置为3-10epochs，太远的话会导致策略有偏差

两阶段的特点总结：1. 在rollout阶段要加载两个模型，此时模型的运行峰值极高，需要较大的显存和IO速度 2. 在trainer阶段则更多的是计算密集，峰值显存和对应的波动都比较小，但是因为有梯度计算，在计算耗费上会比较多。