OpenRLHF项目中PRM训练Loss异常问题分析与解决方案

问题背景

在使用OpenRLHF框架进行PRM（Pairwise Ranking Model）模型训练时，部分开发者遇到了训练过程中loss值变为NaN的问题。该问题主要出现在使用Llama3模型作为基础模型时，与特定的占位符token选择有关。

技术分析

在PRM训练过程中，框架默认使用"ки"作为占位符token。然而，对于Llama3模型而言，这个token并不是一个保留token(reserved token)，这会导致模型在处理该token时出现数值不稳定的情况，最终表现为训练loss变为NaN。

解决方案

针对这一问题，技术团队给出了明确的解决方案：

1. 避免使用非保留token：对于Llama3模型，不应使用"ки"作为占位符token
2. 使用保留token替代：应选择一个模型预定义的保留token作为替代

实施建议

在实际操作中，开发者可以采取以下步骤：

1. 检查模型tokenizer中的保留token列表
2. 选择一个语义中立且不常用的保留token作为替代
3. 在训练配置中更新placeholder_token参数

技术原理

该问题的根本原因在于模型对非保留token的处理方式。保留token在模型预训练阶段经过了特殊处理，具有更稳定的嵌入表示。而非保留token可能缺乏足够的训练数据支持，在特定计算场景下容易导致梯度爆炸或数值溢出，进而产生NaN值。

最佳实践

为避免类似问题，建议开发者在进行PRM训练时：

1. 始终优先使用模型文档推荐的保留token
2. 在训练初期监控loss变化情况
3. 对于自定义token，应先进行小规模测试验证稳定性

通过遵循这些实践原则，可以显著提高模型训练的稳定性和成功率。