VeRL
导言
VeRL 作为RL领域趋势最火的开源仓，值得学习。
参数说明
KL Loss 和 Grad Norm
这是一个在深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL），特别是基于策略梯度（Policy Gradient）的方法，如VeRL（可能指的是某种基于[V]ariational或[V]olcano Engine的RL框架，结合RLHF/PPO）中常见的训练不稳定（Training Instability）现象，尤其是涉及到大规模模型（如LLM）的训练。
🧐 KL Loss 和 Grad Norm 陡增的含义与合理性
1. KL Loss 陡增 ($D_{KL}$ Spike)
- 含义： 在 VeRL/PPO 这类算法中，KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）通常用于衡量新策略 ($\pi_{\text{new}}$) 与旧策略 ($\pi_{\text{old}}$) 之间的差异。它确保策略更新不会偏离太远。
- 陡增的意义：
- 策略剧烈变化： 意味着在某一步更新中，新策略相对于旧策略发生了极大的变化。
- PPO/KL 约束失效： 这表明用于限制策略更新幅度（如 PPO 中的 Clipping 或 KL 惩罚项）的机制可能失效或不足以应对当前数据批次。
- 探索过度/错误更新： 模型可能在一个或少数几个批次数据上进行了过度激进的更新，导致策略分布远离了之前收集数据时的策略分布。
- 合理表现：
- 在稳定训练中，KL Loss 应该保持在一个较小的、受控的范围内，通常围绕设定的 KL 目标值（$D_{KL}^{\text{target}}$）波动。
- 陡增到非常大的值（如从 0.01 增加到 1.0 甚至更高）是不合理的，通常预示着训练即将或已经进入崩溃（Divergence）状态，尽管 Reward 曲线可能由于延迟反馈或采样方差而暂时保持对齐或看似稳定。
2. Grad Norm 陡增（梯度范数爆炸）
- 含义： 梯度范数（Gradient Norm, $|g|_2$）是模型所有参数梯度向量的 $L_2$ 范数。它代表了权重更新的总体“力量”或“幅度”。
- 陡增的意义：
- 梯度爆炸（Exploding Gradients）： 这是深度学习训练中一个经典的不稳定问题。它意味着当前批次数据产生了非常大的梯度，如果没有处理（如梯度裁剪），将会导致权重被过度更新。
- 模型参数发散： 极大的梯度更新可能导致模型参数（权重）跳到损失函数的病态（pathological）区域，从而产生更大的梯度，形成恶性循环，最终可能导致参数变为
NaN或Inf，训练崩溃。 - 罕见样本或数据问题： 可能是遇到了数据集中极端的、难以处理的或损坏的样本批次，导致了巨大的梯度。
- 合理表现：
- 在稳定训练中，Grad Norm 应该保持在一定范围的波动。如果使用了梯度裁剪（Gradient Clipping），则 Grad Norm 不应超过裁剪阈值。
- 陡增到远超平时波动范围的值（尤其是在没有梯度裁剪或裁剪阈值太高的情况下）是不合理的，是训练不稳定的明确信号。
🛠️ 为什么 Reward 曲线能对齐？
Reward 曲线对齐但 KL/Grad Norm 陡增，可能意味着：
- 策略网络和价值网络的独立性： 即使策略更新过度，如果价值函数网络（Value Function）的更新相对稳定，或者早期的 Reward 结果是在策略崩溃前就已经计算并记录下来，Reward 曲线可能短期内不受影响。
- 采样方差： 在强化学习中，Reward 曲线本身就具有很高的方差。一两个批次的剧烈更新可能不会立即体现在平滑后的 Reward 曲线中，尤其是在采样间隔较大的情况下。
- 延迟效应： 策略的剧烈变化导致模型输出“胡言乱语”或“无效动作”的负面影响，需要一段时间（更多步数、更多环境交互）才会反映在 Reward 的平均表现上。
✅ 诊断与解决建议
既然你是在 NPU 上复现 GPU 流程，请重点关注以下可能导致不稳定的因素：
| 潜在原因 | 解决建议 |
|---|---|
| 梯度爆炸（最常见） | 应用或调整梯度裁剪（Gradient Clipping）。 确保 Grad Norm 限制在一个合理的阈值（例如 0.5 或 1.0）。如果已应用，请尝试降低阈值。 |
| KL 惩罚系数/学习率 | 降低策略网络的学习率（Learning Rate）。 策略更新太快是 KL Loss 陡增的常见原因。尝试使用更小的 $\alpha$。 |
| PPO Clipping 阈值 $\epsilon$ | 检查 PPO 的 $\epsilon$ 参数。 尝试降低 clip_range（如从 0.2 降到 0.1），以更严格地限制策略比率 $r_t(\theta)$。 |
| 数据精度 | 检查 NPU 上的数据类型。 如果 NPU 使用 FP16 或其他低精度训练，低精度训练更容易引起梯度和损失的尖峰。尝试使用更高的精度（如 FP32 或 BF16），或使用精度敏感的优化器/归一化。 |
| Warmup 阶段 | 确保在训练初期有适当的 Learning Rate Warmup 阶段，以避免初始阶段就产生巨大的梯度。 |
| 批量大小/经验重放 | 检查批次大小（Batch Size）。 批次太小会增加梯度的方差，可能导致尖峰。 |
| NaN/Inf 问题 | 检查是否有任何 NaN 或 Inf 出现在 Loss 或参数中。KL Loss 的计算（如 $\log(\pi)$）在 $\pi \to 0$ 时可能产生极值，考虑添加 $\epsilon$ 或进行数值稳定处理。 |
总结： KL Loss 和 Grad Norm 突然陡增是不合理且危险的，是训练不稳定的强烈信号。你需要尽快采取措施（主要是梯度裁剪和调整学习率/KL惩罚）来控制更新幅度，否则训练可能会在未来的步骤中崩溃。