在大型语言模型（LLM）的后训练阶段，基于人类反馈的强化学习（RLHF）已成为对齐模型行为与人类偏好的关键技术。然而，随着模型规模扩展到数百亿参数，传统RLHF框架面临计算资源利用率低、通信开销高以及奖励信号噪声干扰等问题。VERL（Volcano Engine Reinforcement Learning）作为字节跳动Seed团队开源的RLHF训练库，通过创新的模型分片策略和基于阈值的奖励建模机制，实现了多GPU集群上的可扩展离线RLHF训练，支持万亿token规模的对齐而无需全量重计算。本文将深入剖析这些核心技术，提供工程化参数和落地清单，帮助开发者高效部署。
VERL的核心优势在于其HybridFlow编程模型，该模型融合单控制器和多控制器的优点，解耦计算流与控制流，实现灵活的算法表达和高吞吐量执行。在离线RLHF场景中，VERL针对actor、critic、reference policy和reward model等多个LLM组件，采用精细化的分片策略，确保在数百GPU集群上高效运行。证据显示，在70B参数模型的PPO训练中，VERL的吞吐量较DeepSpeed-Chat提升1.53倍至20.57倍，actor模型在训练与生成阶段的切换时间从78秒降至8秒以内，主要得益于3D-HybridEngine的resharding优化。
首先，探讨模型分片策略。VERL支持3D并行（数据并行DP、流水线并行PP、张量并行TP），通过FSDP或Megatron-LM后端实现。关键是3D-HybridEngine，用于actor模型在训练（计算密集）和生成（内存密集）阶段间的动态resharding。该引擎消除内存冗余，避免重复加载模型权重，并在阶段切换时最小化AllReduce通信。具体而言，对于一个70B actor模型，训练阶段采用高MP规模（e.g., TP=8, PP=4）以分散计算负载；生成阶段切换到高DP规模（e.g., DP=4, TP=2）以提升吞吐量。证据来自HybridFlow论文：在8xH100集群上，resharding开销降低55%，总内存占用减少30%。
设备映射是另一关键策略。VERL引入ResourcePool概念，将GPU集群虚拟化为多个池，支持异构放置。例如，小actor（7B）与大critic（70B）可置于不同池：actor池分配较少GPU（e.g., 8 GPUs），critic池分配更多（e.g., 32 GPUs），实现负载均衡。在大集群（>100 GPUs）中，actor和critic分池并行计算，避免瓶颈。VERL的自动算法根据模型大小和集群规模动态分配：小集群全模型同池共享资源；大集群分池并行，减少闲置。实验验证：在A100-80GB集群上，此策略将GPU利用率从65%提升至92%。
其次，基于阈值的奖励建模是VERL提升训练稳定性的核心。在离线RLHF中，奖励信号往往噪声大（如人类标注偏差或生成偏差），VERL集成PF-PPO算法，通过阈值过滤潜在噪声奖励。具体机制：在计算奖励后，应用阈值（e.g., reward > 0.5）筛选高质量样本存入replay buffer，重用以增强鲁棒性。同时，支持model-based和function-based奖励：前者用RM模型评分，后者用规则阈值（如GSM8K中答案匹配阈值=1.0）。证据：在DAPO实现中，阈值过滤后，AIME 2024得分从47提升至50，训练稳定性提高20%。这避免了全量重计算，仅重用高质样本，实现万亿token对齐。
落地参数与清单如下。首先，配置分片策略：
- GPU池分配：actor_pool=[8 GPUs, DP=1, TP=1]；critic_pool=[32 GPUs, DP=4, TP=8]；reward_pool=[4 GPUs]。
- 3D-HybridEngine参数：reshard_threshold=0.8（内存利用率阈值触发切换）；comm_overlap=True（重叠通信与计算）。
- 监控点：GPU利用率>85%；reshard时间<10s/迭代；通信带宽<50%峰值。
其次，阈值奖励建模参数：
- 过滤阈值：min_reward=0.3（丢弃低质样本）；quality_threshold=0.7（replay buffer入选）。
- PF-PPO配置：filter_ratio=0.2（过滤20%噪声）；replay_size=1e6（buffer容量）。
- 回滚策略：若KL散度>0.02，降低lr 10%；若奖励方差>0.1，增加阈值0.1。
- 监控点：平均奖励>0.5；噪声率<10%；buffer命中率>70%。
实施清单：
- 安装VERL：pip install verl；配置Ray集群（nnodes=多节点数）。
- 数据准备：Parquet格式，包含prompt/response/ground_truth；序列打包启用（use_sequence_packing=True）。
- 训练启动：python -m verl.trainer.main_ppo --config ppo_config.yaml；总epoch=50，batch_size=1024。
- 验证：每10 epoch评估AIME/GPQA；若性能<基线，调整阈值。
- 部署：导出HF格式；集成vLLM推理，gpu_memory_util=0.9。
VERL的分片与阈值机制显著降低了RLHF的工程门槛，支持离线模式下高效扩展，避免全量重计算。通过这些参数，开发者可在多GPU集群上实现稳定训练，推动万亿token对齐的实际落地。
资料来源：