在大型语言模型（LLM）的对齐过程中，强化学习从人类反馈（RLHF）已成为关键技术，尤其是在离线设置下，它允许利用预收集的数据进行训练，而无需实时交互。这不仅降低了成本，还提高了可控性。VERL（Volcano Engine Reinforcement Learning）作为一个开源的 RL 训练库，专为 LLM 设计，提供灵活的框架来构建离线 RLHF 管道。通过自定义奖励模型，我们可以精确捕捉偏好信号，实现高效的政策优化和知识蒸馏，从而提升模型的指令跟随能力和安全性。
VERL 的核心优势在于其混合编程模型（HybridFlow），它结合了单控制器和多控制器的优点，支持 PPO、GRPO 等算法的快速实现。在离线 RLHF 中，我们首先准备偏好数据集，如包含提示、优选响应和次优响应的三元组。这些数据可以来自人类标注或合成来源。VERL 支持无缝集成 Hugging Face 模型，如 Qwen 或 Llama，并通过 FSDP 或 Megatron-LM 后端处理分布式训练。
自定义奖励模型是离线 RLHF 的基石。在 VERL 中，我们可以通过定义一个简单的函数来实现奖励计算。该函数接收数据集标识、模型生成的解决方案、ground truth 和额外信息，返回一个浮点分数。例如，对于数学任务，可以使用精确匹配作为奖励；对于代码生成，则集成沙箱执行验证。VERL 区分 model-based 奖励（使用另一个 LLM 评分）和 function-based 奖励（可验证的确定性函数）。在实践中，function-based 奖励更适合离线场景，因为它避免了奖励模型的训练开销。
要构建自定义奖励，我们需遵循 VERL 的接口规范。假设我们针对 GSM8K 数据集设计奖励函数：
def custom_reward_fn(data_source, solution_str, ground_truth, extra_info=None):
if data_source == "gsm8k":
# 提取答案并比较
answer = extract_final_answer(solution_str)
if answer == ground_truth:
return 1.0
else:
return 0.0
return 0.0
在配置文件中指定：custom_reward_function: {path: "path/to/reward.py", name: "custom_reward_fn"}。这种设计确保奖励信号直接反映任务目标，避免主观偏差。根据 VERL 文档，这种方法已在 DAPO 配方中验证，提升了数学基准上的性能。
政策优化是 RLHF 的核心步骤。在离线设置下，GRPO（Group Relative Policy Optimization）是 VERL 的推荐算法，它通过组内归一化优势估计，避免了 PPO 的价值网络复杂性。GRPO 的目标函数最大化期望奖励，同时施加 KL 散度惩罚以防止策略漂移。VERL 的实现允许在几行代码中设置 GRPO 训练器：
from verl.algorithms import GRPOTrainer
trainer = GRPOTrainer(
policy_model="Qwen/Qwen2-7B",
reward_model=custom_reward, # 或预训练 RM
kl_coef=0.02, # KL 正则化系数
batch_size=64,
epochs=3
)
训练过程中，VERL 处理 rollout 生成和优势计算，使用 vLLM 或 SGLang 作为推理引擎以加速离线数据处理。证据显示，GRPO 在 VERL 中可实现 1.4x 吞吐量提升，适用于 70B 模型。
对于高效偏好学习，知识蒸馏至关重要。在 VERL 中，我们可以将大型对齐模型的知识蒸馏到小型模型中，减少部署成本。蒸馏过程涉及使用教师模型生成软标签，作为学生模型的奖励信号。参数设置包括：温度 τ=2.0 以平滑 logit，α=0.5 平衡硬标签和软标签损失。VERL 支持 LoRA 适配器进行高效蒸馏，仅微调少量参数。
可落地参数清单：
- 数据准备：使用 10k-100k 偏好对，确保多样性（覆盖指令、对话、推理）。
- 奖励阈值：对于二元奖励，设置 0.5 作为决策边界；对于连续奖励，归一化到 [-1, 1]。
- 优化超参：学习率 1e-6，KL 系数 0.01-0.05，序列长度 2048。
- 监控点：跟踪奖励均值、KL 散度（<0.1）和验证集胜率。
- 回滚策略：如果 KL 超过阈值，恢复到上一个检查点。
风险包括奖励黑客攻击，即模型利用奖励漏洞而非真正对齐。为缓解，可结合多奖励信号或定期人类评估。计算限制下，VERL 的 3D-HybridEngine 优化内存重分片，适用于数百 GPU 集群。
总之，通过 VERL 的离线 RLHF 管道，我们实现了自定义奖励驱动的对齐，GRPO 优化政策，并通过蒸馏提升效率。这种方法已在实际基准如 AIME 上证明有效。
资料来源：
（正文字数约 950 字）