Verl项目中Qwen2.5VL模型GRPO训练响应异常问题解析

问题现象

在Verl项目中使用Qwen2.5VL-3B模型进行GRPO（Gradient-based Reward Policy Optimization）训练时，发现模型在训练初期生成的响应普遍为空字符串。通过调试发现，模型生成的batch数据中仅包含图像像素值，而缺失了应有的文本响应内容。

技术背景

Verl是一个基于强化学习的自然语言处理训练框架，GRPO是其支持的一种策略优化算法。在训练过程中，模型需要根据给定的prompt生成响应，然后通过奖励模型评估这些响应的质量，进而优化策略。

问题根源分析

经过深入排查，发现问题主要出在数据处理环节，具体表现为：

1. 聊天模板应用异常：在verl.utils.dataset.rl_dataset模块中，apply_chat_template方法返回的是JSON格式字符串而非纯文本字符串。例如实际返回的是{"chat_template":"System:\nYou are..."}这样的结构，而非预期的System:\nYou are...。

2. 模型输入格式不匹配：这种JSON格式的输入导致模型无法正确解析和生成响应，最终输出空字符串。

3. 版本兼容性问题：该问题特定出现在DAPO分支中，主分支已经修复此问题。同时发现Verl当前版本对Qwen2.5VL的tokenizer支持存在不足。

解决方案

针对该问题，可以采取以下解决方案：

1. 升级到主分支：直接切换到已经修复该问题的主分支版本。

2. 手动修改数据处理逻辑：对于必须使用DAPO分支的情况，可以修改rl_dataset.py中的相关代码，确保apply_chat_template返回的是纯文本而非JSON格式。

3. 使用兼容模型：临时解决方案是使用Qwen2VL模型替代Qwen2.5VL，因为前者不存在此兼容性问题。

技术建议

对于使用Verl框架进行多模态模型训练的开发者，建议：

1. 仔细检查数据处理流程：特别是在使用自定义模型时，要确保输入格式符合模型预期。

2. 关注模型兼容性：在使用较新的模型架构时，应验证框架对该模型的完整支持程度。

3. 加强调试输出：在训练初期增加对生成内容的检查，可以像示例中那样在关键环节添加调试代码，及时发现类似问题。

总结

这个案例展示了在多模态模型训练中数据预处理的重要性。即使是格式上的细微差异（如JSON字符串与纯文本的区别）也可能导致模型完全无法正常工作。Verl框架的开发团队已经意识到这个问题并在主分支中修复，体现了开源项目持续改进的特性。对于使用者而言，及时跟进主分支更新，并在遇到问题时深入调试关键数据流，是保证训练成功的重要实践。