MedicalGPT项目中Reward Model训练Loss异常问题分析与解决

问题背景

在MedicalGPT项目中使用Llama-3.1-8B模型进行Reward Model训练时，开发者遇到了几个关键问题：训练过程中Loss值快速降为0、评估Loss接近0、以及batch size设置相关的错误提示。这些现象表明模型训练过程出现了异常，无法正常学习。

问题现象分析

1. Loss快速收敛问题：当使用per_device_train_batch_size=1时，训练Loss在早期就迅速降为0，同时评估Loss也接近0，这表明模型没有进行有效的学习。

2. Batch Size限制问题：当尝试增大batch size时，系统提示"Cannot handle batch sizes > 1 if no padding token is defined"错误，表明缺少填充标记(padding token)的设置。

3. Padding Token设置问题：尝试直接设置tokenizer.pad_token=0时，又遇到"ValueError: Cannot set a non-string value as the PAD token"错误。

根本原因

这些问题的主要原因在于Llama-3系列模型的Tokenizer配置中默认没有设置padding token。在自然语言处理任务中，当batch size大于1时，需要对不同长度的序列进行填充(padding)以达到统一长度，这就需要明确定义padding token。

解决方案

1. 正确设置Padding Token

对于Llama-3模型，正确的做法是修改模型的tokenizer_config.json文件，添加pad_token字段。具体步骤：

1. 找到模型的tokenizer_config.json文件
2. 添加或修改pad_token配置，例如：

{
  "pad_token": "<pad>",
  "pad_token_id": 151643
}

注意：pad_token必须是字符串类型，不能直接设置为数字0。

2. 调整训练参数

除了解决padding token问题外，还需要注意以下训练参数的合理设置：

• Batch Size：建议设置为大于1的值(如2或4)，以获得更稳定的梯度估计
• Learning Rate：2e-5是一个合理的起点，但可能需要根据实际情况调整
• Max Length：确保max_source_length和max_target_length设置合理

3. 模型选择建议

对于Reward Model训练，项目维护者建议考虑使用Roberta等专门设计用于分类任务的模型架构，而不是直接使用Llama这样的生成式模型。这类模型通常在序列分类任务上表现更稳定。

技术要点总结

1. Padding机制重要性：在批处理训练中，padding机制确保不同长度序列可以组成统一大小的batch，这对模型训练稳定性至关重要。

2. Tokenizer配置：现代Transformer模型的tokenizer需要完整配置各种特殊token，包括pad_token、unk_token、eos_token等。

3. Loss异常诊断：当训练Loss异常快速下降时，通常表明数据处理或模型配置存在问题，而非模型学习能力强大。

4. 模型架构选择：不同任务适合不同的模型架构，Reward Model作为评分模型，可能更适合使用专门设计的分类模型而非生成模型。

通过以上分析和解决方案，开发者可以避免Reward Model训练中的常见陷阱，获得更稳定有效的训练过程。