MS-Swift项目中GRPO训练器的余弦奖励函数参数错误解析

问题背景

在MS-Swift项目的GRPO（Gradient-based Reward Policy Optimization）训练过程中，用户报告了一个关于自定义奖励函数和余弦奖励函数参数错误的问题。这个问题主要出现在使用特定格式的数据集进行训练时，系统无法正确处理奖励计算所需的参数。

问题现象

当用户尝试使用GRPO训练器运行自定义奖励函数或内置的余弦奖励函数时，系统会抛出参数错误。从错误截图可以看出，系统在计算奖励时未能正确获取所需的solution字段，导致奖励计算失败。

根本原因分析

经过技术团队深入调查，发现问题主要源于以下几个方面：

1. 数据集格式要求：GRPO训练器要求输入数据集必须包含solution字段，该字段需要与messages字段处于同一层级。如果数据集缺少这个字段，奖励计算将无法进行。

2. 数据处理流程：在预处理阶段，系统没有正确为inputs赋予solution字段。此外，代码中的某些部分会意外删除response字段，进一步加剧了问题。

3. 多GPU训练问题：当用户尝试在多GPU环境下训练时，由于vLLM后端默认设备分配问题，会导致张量设备不一致的错误（cuda:1和cuda:0不匹配）。

解决方案

针对上述问题，技术团队提供了以下解决方案：

1. 数据集格式修正：

   • 确保数据集包含solution字段
   • 该字段应与messages字段同级
   • 示例格式：

     {
         "messages": [...],
         "solution": "A"
     }
     

2. 自定义奖励函数实现： 用户可以通过继承ORM基类来实现自定义奖励函数，示例代码如下：

   class MyRewardFunction(ORM):
       def __call__(self, completions, solution, **kwargs) -> List[float]:
           rewards = []
           for content, sol in zip(completions, solution):
               if sol == 'A':
                   pass  # 自定义逻辑
               else:
                   rewards.append(1.0)
           return rewards
   
   orms['external_rf'] = MyRewardFunction
   

3. 多GPU训练配置：

   • 目前vLLM的xformers后端存在设备分配问题
   • 建议暂时使用单GPU训练
   • 等待vLLM官方修复此问题后再尝试多GPU训练

最佳实践建议

1. 在使用GRPO训练器前，务必检查数据集格式是否符合要求
2. 实现自定义奖励函数时，确保正确处理completions和solution参数
3. 在多GPU环境下训练时，注意设备分配问题，可参考官方推荐的NPROC_PER_NODE设置
4. 定期更新项目代码以获取最新的bug修复和功能改进

总结

MS-Swift项目中的GRPO训练器是一个强大的强化学习工具，但在使用过程中需要注意数据集格式和训练配置。通过理解这些问题背后的技术原理，用户可以更有效地利用这一工具进行模型训练。技术团队已经修复了主要的solution字段处理问题，并会持续关注多GPU训练的设备分配问题。