Verl项目中GRPO训练时模型输出异常问题分析

问题现象

在Verl项目中使用GRPO算法进行模型训练时，研究人员观察到一个异常现象：模型输出会突然退化为一连串的感叹号序列（如"!!!!!!!!!!"）。这种异常通常伴随着kl_loss指标变为NaN值。进一步分析发现，问题的根源在于old_log_prob变量在训练过程中变成了NaN值。

问题特征

1. 突发性：问题出现非常突然，前一步训练可能完全正常，下一步就出现NaN值
2. 不可预测性：问题可能在任何训练步骤中出现，没有固定模式
3. 普遍性：多位研究人员在不同数据集（如GSM8K、数学问题数据集）上都遇到了相同问题
4. 关联性：问题不仅出现在GRPO算法中，使用REINFORCE++时也有类似报告

技术分析

从技术角度看，kl_loss变为NaN通常表明在概率计算过程中出现了数值不稳定问题。具体表现为：

1. old_log_prob变量变为NaN，导致后续所有依赖它的计算都失效
2. 这种数值不稳定可能源于：
   • 概率值计算中的数值溢出/下溢
   • 梯度爆炸问题
   • 不恰当的初始化或参数更新

临时解决方案

目前研究人员尝试的临时解决方案包括：

1. 禁用KL损失：通过设置use_kl_loss=False来避免NaN问题
2. 调整KL系数：降低kl_loss_coef的值（如0.001）
3. 使用低方差KL损失：设置kl_loss_type=low_var_kl

需要注意的是，这些解决方案可能因具体实现而异，例如有研究人员指出正确的参数名应为kl_coef而非kl_loss_coef。

深入思考

这个问题反映了强化学习训练中的常见挑战——数值稳定性。特别是在使用基于策略梯度的算法时，概率计算和梯度更新的数值范围控制尤为重要。建议从以下几个方向进行更深入的排查：

1. 梯度裁剪：检查是否实施了适当的梯度裁剪策略
2. 数值约束：在概率计算中加入适当的数值约束（如clipping）
3. 初始化检查：验证模型参数初始化是否合理
4. 损失函数设计：重新审视KL散度损失的具体实现方式

总结

Verl项目中GRPO训练出现的输出异常问题，本质上是强化学习训练过程中的数值稳定性问题。虽然目前有临时解决方案，但根本解决还需要对训练过程的数值计算进行系统性检查和改进。这个问题也提醒我们，在实现强化学习算法时需要特别注意数值计算的稳定性设计。