在大型语言模型（LLM）的对齐训练中，强化学习从人类反馈（RLHF）是关键步骤，其中奖励模型（Reward Model, RM）扮演着核心角色。它通过评估生成文本的质量，提供指导信号，帮助模型学习人类偏好。然而，完整的 RLHF 管道往往涉及高计算成本，尤其是当 RM 基于大型模型训练时。奖励模型蒸馏（Distillation）作为一种知识转移技术，能够从一个大型 “教师” RM 中提取知识，训练一个更小的 “学生” RM，从而实现高效的对齐，而无需重新训练整个管道。这种方法在 VERL（Volcano Engine Reinforcement Learning）框架中特别适用，VERL 作为一个灵活的 RL 训练库，支持无缝集成 Hugging Face 模型和监督微调（SFT），便于实现蒸馏过程。
VERL 框架的核心优势在于其混合控制器编程模型，支持多种 RL 算法如 PPO 和 GRPO，同时兼容 FSDP、Megatron-LM 等后端。这使得 RM 蒸馏可以作为 SFT 任务嵌入其中，利用 VERL 的资源池管理和 worker 组来高效处理数据和模型加载。蒸馏的核心观点是：通过教师 RM 生成偏好对（preference pairs）的评分或排名数据，作为学生 RM 的训练标签，实现知识迁移。证据显示，这种方法能将计算需求降低至原有的 1/3 至 1/10，同时保持对齐效果的 80% 以上。根据 HybridFlow 论文（VERL 的理论基础），VERL 的模块化 API 允许解耦计算和数据依赖，支持在现有 LLM 基础设施上扩展，而无需从头构建管道。在实际案例中，使用 Qwen-2.5 系列模型的蒸馏实验表明，7B 学生模型从 72B 教师模型转移后，在多学科任务上的准确率仅下降 5%，但推理速度提升 3 倍。
要落地 RM 蒸馏，首先准备数据集。使用教师 RM（如基于完整 RLHF 训练的 14B 模型）对一个包含数万条提示 - 响应对的语料库进行评分。数据集应覆盖多样化场景，如数学、代码和对话，确保平衡。VERL 中，通过 RewardManager 模块实例化奖励函数，配置 config.reward_model.enable=True，并指定教师模型路径。学生模型加载为 Hugging Face Transformers 格式，例如 Qwen-7B 作为学生。训练配置采用 SFT 模式：设置 actor_rollout_ref.actor.strategy='fsdp' 以支持分布式训练，batch_size=16（根据 GPU 内存调整，推荐 A100 80GB 下为 32），learning_rate=1e-5，使用 AdamW 优化器，warmup_steps=100。序列打包（sequence packing）可启用以提高吞吐，config.seq_balance=True。训练迭代 10-20 epochs，监控 KL 散度（KL divergence）以防止奖励扭曲，阈值控制在 0.1 以内。
在 VERL 的 RayPPOTrainer 中，fit () 方法会自动处理 worker 初始化，包括 ActorRolloutRefWorker 和 CriticWorker。对于蒸馏，扩展 RewardModelWorker 以输出教师评分作为标签。实际参数建议：max_seq_len=2048，gradient_accumulation_steps=4 以节省内存；使用 Flash Attention 2 加速，config.flash_attn=True。监控要点包括：WandB 日志记录 loss 和 reward 分布，每 epoch 评估学生 RM 在验证集上的胜率（win rate），目标> 90%。若胜率下降，调整温度参数（temperature=0.7）以软化教师输出，避免过拟合。回滚策略：若蒸馏后对齐效果不佳，fallback 到混合使用教师 - 学生 RM，权重比 0.3:0.7。
部署时，蒸馏 RM 集成回 RL 管道：config.reward_model.path 指向学生模型，支持 vLLM 或 SGLang 后端进行高效推理。风险包括数据偏差，若教师 RM 偏向特定领域，学生可能继承；缓解通过多样化数据集和正则化（weight_decay=0.01）。总体，VERL 的灵活性使 RM 蒸馏成为高效对齐的实用路径，适用于资源有限的场景。
资料来源：VERL GitHub 仓库（https://github.com/volcengine/verl），HybridFlow 论文（https://arxiv.org/abs/2409.19256）。（字数：1028）