Swift项目中Qwen3多轮对话GRPO训练时的`<think>`标签处理问题分析

问题背景

在Swift项目中使用Qwen3这类"思考型"模型进行多轮对话GRPO训练时，发现了一个关于<think>标签处理不一致的问题。这类模型通常会在生成响应前先输出思考过程，用<think>标签包裹，然后再输出实际响应或工具调用。

问题现象

在GRPO训练过程中，_infer_single_or_multi_turn的rollout阶段会去除历史对话中的<think>内容，但在_prepare_batch_inputs阶段的模板编码步骤却保留了这些内容。这种不一致性导致了两个主要问题：

1. 训练时输入长度计算不准确
2. 可能引发OOM(内存不足)问题，特别是在多轮对话场景下

技术细节分析

正常的多轮对话流程

理想情况下，多轮对话的处理应该遵循以下模式：

第一轮:

• 输入: 系统提示 + 用户问题
• 输出: <think>思考过程</think> + 工具调用

第二轮:

• 输入: 系统提示 + 用户问题 + 工具调用 + 工具响应
• 输出: <think>思考过程</think> + 最终回答

实际处理中的不一致性

问题在于，rollout阶段会去除历史对话中的<think>内容，而_prepare_batch_inputs阶段却保留了这些内容。这导致:

1. rollout阶段输入长度计算是基于去除<think>后的内容
2. 实际训练时输入长度计算却包含了所有<think>内容
3. 当对话轮数增加时，这种差异会累积，最终导致输入长度超出预期

解决方案探讨

统一处理逻辑

最直接的解决方案是在所有阶段统一去除历史对话中的<think>内容。这种处理方式:

1. 保持训练和推理行为一致
2. 避免输入长度计算偏差
3. 减少内存使用，防止OOM

灵活处理选项

虽然统一去除<think>内容是合理的默认行为，但某些场景下可能需要保留历史思考过程:

1. 当需要分析模型完整思考链条时
2. 当GRPO需要评估整个对话过程而不仅是最终响应时

可以通过模板配置选项来实现这种灵活性，让开发者根据需求选择处理方式。

实现建议

对于Swift项目，可以通过扩展Template类来实现更灵活的<think>标签处理。核心思路包括:

1. 在模板编码阶段统一处理历史<think>内容
2. 提供配置选项控制是否保留历史思考过程
3. 确保训练和推理时的处理逻辑一致

这种实现既解决了当前的问题，又为未来可能的扩展需求保留了空间。

总结

在多轮对话模型训练中，保持输入处理的一致性至关重要。Swift项目中发现的这个<think>标签处理问题提醒我们，在实现复杂训练流程时需要特别注意各阶段的数据处理逻辑一致性。通过统一处理逻辑或提供灵活的配置选项，可以确保模型训练的稳定性和预期效果。