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news 2025/7/16 3:37:05

网站建设设计师的工作内容,企业官网首页设计,怎么做网站收款二维码,网站显示手机中病毒要按要求做概述本文档对在 GSM8K 中文数据集子集上应用梯度正则化策略优化（GRPO）算法的训练过程进行了分析。训练采用了 Qwen2.5-0.5B-Instruct 模型的自定义 GRPO 实现，并跟踪了关键性能指标以评估模型的学习行为和稳定性。配套《AIGC大模型理论与…

概述

本文档对在 GSM8K 中文数据集子集上应用梯度正则化策略优化（GRPO）算法的训练过程进行了分析。训练采用了 Qwen2.5-0.5B-Instruct 模型的自定义 GRPO 实现，并跟踪了关键性能指标以评估模型的学习行为和稳定性。

配套《AIGC大模型理论与工业落地实战》；持续更新中

训练配置

模型：Qwen2.5-0.5B-Instruct
数据集：GSM8K 中文数据集（1024 个样本的子集）
每步 rollout 数量：32
组大小：12
训练批次大小：16
每步 epochs 数量：1
学习率：5e-6
KL 权重：0.01
剪裁 epsilon：0.2
最大梯度范数：1.0

训练在单个 GPU（设备索引 0）上进行，模型以 bfloat16 精度初始化以提高效率。数据集使用自定义 rollout 函数生成完成，并根据生成的答案与 oracle 答案的准确性分配奖励。

关键指标及其趋势

在这里插入图片描述

1. 梯度范数 (`train/grad_norm`)

趋势：总体呈下降趋势，偶尔出现急剧上升。
解释：梯度范数反映了训练过程中参数更新的幅度。下降趋势表明模型正在稳定，参数更新随着训练的进行变得更加精细。间歇性的峰值表明模型在学习或适应新模式时的显著调整。

2. KL 散度 (`kl_divergence`)

趋势：在整个训练过程中持续上升。
解释：KL 散度衡量当前策略与参考策略之间的差异。在 GRPO 中，它作为正则化项，防止过度偏离参考策略。上升趋势表明模型正在越来越多地探索新策略，这可以增强学习，但如果散度过大，可能会导致不稳定。

3. 回报和成功率

请添加图片描述

回报趋势：稳步上升，末尾略有下降。
成功率趋势：呈现相似的模式，整体上升但在末尾略有下降。
解释：回报代表累积奖励，成功率表示正确完成任务（奖励 > 0.9）的比例。上升趋势反映了模型在 GSM8K 任务上的性能提升。末尾的下降可能表明过拟合或不稳定，需要进一步调查。

4. 训练损失 (`train/loss`)

趋势：在整个训练过程中波动，无明显方向性趋势。
解释：训练损失是 GRPO 损失函数的值，它平衡了策略改进和正则化（通过 KL 散度）。在强化学习中，由于 rollout 和策略更新的随机性，波动是正常的。持续的波动可能表明需要调整超参数以提高训练稳定性。

分析

GRPO 在 GSM8K 数据集上的训练显示出有效的学习效果，回报和成功率的上升表明模型在解决数学推理任务的能力上有所提升。梯度范数的下降表明参数更新变得更加受控，符合稳定的学习过程。然而，KL 散度的持续上升表明模型在策略空间中的探索不断扩大，这虽然有利于发现新策略，但如果不加控制，可能会导致不稳定。

训练末尾回报和成功率的轻微下降，结合波动的损失，突显了在后期阶段保持一致性能的潜在挑战。这可能与 KL 散度的上升有关，表明策略可能偏离参考策略过远，导致次优更新。

建议

控制 KL 散度：引入自适应 KL 惩罚或调整 KL 权重（当前为 0.01），以限制散度，确保策略在允许探索的同时保持稳定。
诊断后期下降：对训练的最后步骤进行详细分析，可能使用验证集来确定性能下降的原因（例如过拟合或泛化能力差）。
超参数优化：尝试调整学习率（当前为 5e-6）、剪裁 epsilon（0.2）或最大梯度范数（1.0），以减少损失波动并改善收敛。
实施早停：使用验证指标（例如在保留集上的成功率）在性能峰值时停止训练，减轻观察到的下降。

结论

GRPO 算法在 GSM8K 数据集上显示出有前景的结果，在任务解决能力方面取得了显著的性能提升。然而，KL 散度的增加和后期性能的下降表明存在改进的空间。通过针对性的调整来解决这些挑战，训练过程可以被优化，以实现更稳定和一致的结果。未来的工作应专注于平衡探索和稳定性，以最大化模型在该数据集上的效果。

同一个问题不同模型对比

问题：

Natalia sold clips to 48 of her friends in April, and then she sold half as many clips in May. How many clips did Natalia sell altogether in April and May?

标准答案：

Natalia sold 48/2 = <<48/2=24>>24 clips in May.
Natalia sold 48+24 = <<48+24=72>>72 clips altogether in April and May.72

初始模型输出:

system
A conversation between User and Assistant. The user asks a question, and the Assistant solves it.
The assistant first thinks about the reasoning process in the mind and then provides the user with the answer. The reasoning process and answer are enclosed within and tags, respectively, i.e., reasoning process here
answer here

user
Natalia sold clips to 48 of her friends in April, and then she sold half as many clips in May. How many clips did Natalia sell altogether in April and May?
assistant
To calculate total number of clips that Natalia sold in April and May, we need to follow these steps:

First sale - Natalia sells clips to all friends, which is equivalent to selling 48 clips.
Then divide by half: (48 / 2) = 24 clips.

So, in total Natalia would have sold 48 + 24 = [total total_clips Sold].

娜塔莉亚在四月份向她的48个朋友出售了发夹，五月份她出售的发夹数量是四月份的一半。娜塔莉亚在四月和五月一共出售了多少发夹？
助手
要计算娜塔莉亚在四月和五月一共出售的发夹数量，我们需要按照以下步骤进行：

首先，四月份的销售——娜塔莉亚向所有朋友出售发夹，相当于出售了48个发夹。
然后计算五月份的销售数量：（48 / 2）= 24个发夹。

因此，娜塔莉亚总共出售的发夹数量为48 + 24 = [总计 total_clips_sold]。

训练后模型输出:

user
Natalia sold clips to 48 of her friends in April, and then she sold half as many clips in May. How many clips did Natalia sell altogether in April and May?
assistant
To determine how many clips Natalia sold in May, we start by noting that she sold half as many clips in May as she did in April. Given that she sold 48 clips to her friends in April, we calculate the number of clips sold in May as follows:

[ \text{Clips sold in May} = \frac{\text{Clips sold in April}}{2} = \frac{48}{2} = 24 ]

Next, we need to find out how many clips Natalia sold in total over the two months (April and May). We do this by adding the number of clips sold in April to the number of clips sold in May:

[ \text{Total clips sold} = \text{Claids sold in April} + \text{Claids sold in May} = 48 + 24 = 72 ]

Therefore, the total number of clips Natalia sold altogether in April and May is 72

娜塔莉亚在四月向她的48位朋友出售了发夹，而五月出售的发夹数量是四月的一半。她在四月和五月一共出售了多少发夹？
助手
要计算娜塔莉亚五月出售的发夹数量，我们首先注意到她在五月的销量是四月的一半。已知她四月向朋友出售了48个发夹，因此五月的销量计算如下：
$\text{五月销量} = \frac{\text{四月销量}}{2} = \frac{48}{2} = 24$
接下来，我们需要计算娜塔莉亚在这两个月（四月和五月）的总销量。方法是将四月和五月的销量相加：

$\text{总销量} = \text{四月销量} + \text{五月销量} = 48 + 24 = 72$
因此，娜塔莉亚在四月和五月一共出售的发夹数量是 72

训练前后模型的主要差异：

1. 回答的结构和格式

初始模型：
- 回答结构松散，没有使用系统提示中要求的 <think> 和 <answer> 标签。
- 计算过程和结果直接混在一起，没有明确的区分。例如，它写道：“So, in total Natalia would have sold 48 + 24 = [total total_clips Sold]”，显得杂乱无章。
- 输出中甚至没有明确给出最终答案，而是以奇怪的表达“[total total_clips Sold]”结尾。
训练后模型：
- 回答结构清晰，严格遵循系统提示的要求，使用了 <think> 标签包裹思维过程，<answer> 标签包裹最终答案。
- 例如，它先在 <think> 中详细描述了计算步骤，最后明确以 <answer>72</answer> 给出答案，层次分明。

2. 思维过程的详细程度

初始模型：
- 思维过程非常简略，仅提到“First sale - Natalia sells clips to all friends, which is equivalent to selling 48 clips”和“Then divide by half: (48 / 2) = 24 clips”，缺乏详细解释。
- 没有清晰说明为何要除以2，也未明确指出五月的销量是24个夹子，直接跳到求和。
训练后模型：
- 思维过程详细且有条理。例如，它明确说明：“To determine how many clips Natalia sold in May, we start by noting that she sold half as many clips in May as she did in April”，然后逐步计算。
- 使用 LaTeX 格式展示公式，例如 (\frac{48}{2} = 24)，增强了可读性和逻辑性。

3. 计算的准确性和完整性

初始模型：
- 计算本身是正确的（48 ÷ 2 = 24，48 + 24 = 72），但表达上出现错误，如“[total total_clips Sold]”，不仅语法不通，还未明确给出“72”这个最终答案。
- 用户可能因表达不清而感到困惑。
训练后模型：
- 计算准确且完整，先明确五月销量为24个夹子，再计算总数为72个夹子。
- 最终答案以 <answer>72</answer> 形式清晰呈现，用户一目了然。

4. 对系统提示的遵循程度

初始模型：
- 完全忽略了系统提示中要求的 <think> 和 <answer> 标签格式。
- 回答像是随意写下的文字，缺乏对指令的理解和执行。
训练后模型：
- 严格遵循系统提示的要求，使用 <think> 展示推理过程，<answer> 给出答案。
- 这表明训练后模型在理解和执行指令方面有了显著提升。

5. 语言表达的流畅性和专业性

初始模型：
- 语言表达不够流畅，存在拼写和语法错误，例如“total total_clips Sold”中的重复和不完整表达。
- 语气随意，缺乏专业性，整体像是未完成草稿。
训练后模型：
- 语言流畅且专业，例如“To determine how many clips Natalia sold in May, we start by noting…”这样的表述清晰且正式。
- 使用数学公式和适当的措辞，使回答更具权威性和可读性。