Open-Instruct项目中Phi-3模型RLVR微调的技术实践

背景介绍

在Open-Instruct项目中，研究人员尝试使用强化学习与可验证奖励（RLVR）方法来微调Phi-3-small-128k-instruct模型时，遇到了特殊令牌添加的技术难题。这一挑战揭示了不同模型架构在强化学习微调过程中的兼容性问题。

问题本质

核心问题源于Phi-3模型的tokenizer实现限制。当尝试向该模型的tokenizer添加特殊令牌（如[PAD]）时，系统会抛出"不支持未知特殊令牌"的错误。这与大多数现代Transformer模型的设计有所不同，后者通常允许灵活添加特殊令牌。

技术细节分析

1. 模型架构限制：Phi-3的tokenizer实现明确禁止添加未预定义的特殊令牌，这与Llama等模型的tokenizer设计理念不同。

2. 奖励模型兼容性：在RLVR微调过程中，即使用户主要依赖可验证奖励，系统仍需要初始化一个奖励模型作为基准。直接使用Llama架构的奖励模型会导致tokenizer不兼容问题。

3. 解决方案对比：

   • 使用Phi-3自身作为奖励模型基础（兼容但性能可能受限）
   • 训练专门的Phi-3奖励模型（效果更好但需要额外资源）

最佳实践建议

1. 奖励模型选择：对于快速实验，可直接使用Phi-3原始模型作为奖励模型基础：

   --reward_model_path microsoft/Phi-3-small-128k-instruct
   

2. 长期解决方案：如需更优性能，建议按照项目文档训练专门的Phi-3奖励模型。

3. tokenizer处理：在代码中避免直接添加特殊令牌，而是使用模型原有的tokenizer配置。

技术启示

这一案例展示了不同模型系列在微调过程中的兼容性考量。研究人员在进行强化学习微调时，需要特别注意：

• 基础模型与奖励模型的架构一致性
• tokenizer实现的差异性
• 模型特殊限制的文档查阅

通过理解这些技术细节，开发者可以更高效地在Open-Instruct框架下进行各种模型的强化学习微调实验。