Verl项目训练过程中NaN损失问题分析与解决方案

在基于Verl项目进行模型训练时，开发者可能会遇到一个典型问题：模型在固定迭代步数后突然产生NaN（非数值）损失值，随后模型崩溃并开始输出无意义的重复字符（如"!!!!!!"）。这种现象往往会导致训练过程中断，严重影响模型开发效率。本文将深入分析该问题的成因，并提供可行的解决方案。

问题现象与定位

当使用Verl项目中的fsdp_sft_trainer.py脚本进行训练时，系统日志显示模型在特定迭代步数出现以下异常行为：

1. 损失值突然变为NaN
2. 模型输出退化，开始不断重复生成特定符号
3. 训练过程最终崩溃

通过技术分析发现，该问题的根本原因与数据截断处理机制相关。当设置的截断长度较短，而输入提示(prompt)长度相对较长时，可能导致整个批处理(batch)中所有样本的有效标记位置都被截断。

技术原理分析

在Verl项目的训练流程中，损失计算采用掩码(mask)机制来区分有效预测位置。具体实现包含以下关键步骤：

1. 模型首先对输入序列进行截断处理，超长部分会被丢弃
2. 系统通过损失掩码标识需要计算损失的标记位置
3. 最终损失值是所有掩码位置损失的平均值

当发生以下情况时会导致计算异常：

• 输入提示过长，使得截断后序列中不包含任何需要计算损失的标记位置
• 损失掩码矩阵全为零，导致计算平均值时分母为零
• 产生的NaN值通过反向传播影响整个模型参数

解决方案与最佳实践

针对这一问题，我们推荐以下几种解决方案，开发者可根据实际场景选择：

1. 数据预处理方案

   • 在训练前过滤掉提示过长的样本
   • 统计分析训练集中提示长度分布，设置合理的截断阈值
   • 实现动态截断策略，保留至少一定比例的有效标记

2. 代码级修复方案

   • 在损失计算处添加分母为零的防护机制
   • 当检测到无效批次时，跳过该批次或使用微小值替代
   • 增加训练过程中的数值稳定性检查

3. 训练参数调整

   • 适当增大截断长度参数
   • 调整批次大小，降低极端情况出现概率
   • 使用梯度裁剪等稳定训练的技术

经验总结

该案例揭示了深度学习训练中几个重要原则：

1. 数据预处理质量直接影响训练稳定性
2. 数值稳定性检查是健壮代码的必要组成部分
3. 边缘情况处理（如空掩码）需要特别关注

Verl项目团队已通过代码提交修复了该问题，但开发者仍需理解背后的技术原理，以便在类似场景中快速诊断和解决问题。在实际应用中，建议结合日志监控和断言机制，提前发现并处理潜在的训练异常情况。