在ModelScope/SWIFT中实现基于训练步数的自适应奖励函数

在强化学习训练过程中，奖励函数的设计对模型性能有着至关重要的影响。传统固定奖励函数可能无法适应训练不同阶段的需求，而动态调整的奖励函数则能更好地引导智能体学习。本文将介绍如何在ModelScope/SWIFT框架中实现基于训练步数的自适应奖励函数。

自适应奖励函数的意义

自适应奖励函数是指随着训练进程（通常以全局步数为指标）动态调整的奖励机制。这种设计在以下场景特别有用：

1. 训练初期需要更宽松的奖励标准，鼓励探索
2. 训练后期需要更严格的评估标准，提高精度
3. 不同训练阶段可能需要关注不同的优化目标

GRPO算法中的实现方法

在ModelScope/SWIFT框架中，可以通过修改reward_kwargs参数来实现这一功能。具体实现思路如下：

1. 在自定义奖励函数中访问self.state.global_step属性获取当前训练步数
2. 根据步数范围设计不同的奖励计算逻辑
3. 将步数作为条件分支，返回相应的奖励值

实现示例

def custom_reward_function(self, **kwargs):
    current_step = self.state.global_step
    
    if current_step < 1000:
        # 初期训练阶段奖励计算
        return simple_reward_calculation()
    elif 1000 <= current_step < 5000:
        # 中期训练阶段奖励计算
        return intermediate_reward_calculation()
    else:
        # 后期训练阶段奖励计算
        return advanced_reward_calculation()

注意事项

1. 奖励函数的变化应当平滑，避免剧烈波动导致训练不稳定
2. 不同阶段的奖励尺度应当保持一致或渐进变化
3. 建议记录奖励函数的变化情况，便于后期分析
4. 需要仔细测试各阶段的过渡是否自然

实际应用建议

在实际项目中，可以结合以下策略优化自适应奖励函数：

1. 使用线性插值实现平滑过渡
2. 添加日志记录各阶段奖励分布
3. 结合验证集性能动态调整阶段划分
4. 考虑任务特性设计阶段专属奖励

通过这种动态奖励机制，可以更有效地引导GRPO算法在不同训练阶段关注不同的优化目标，最终获得性能更优的模型。