在大型语言模型（LLM）的后训练阶段，强化学习从人类反馈（RLHF）已成为对齐模型与人类偏好的核心技术。然而，标准奖励信号往往难以捕捉细粒度的偏好差异，尤其是涉及安全性和多目标冲突时。VERL（Volcano Engine Reinforcement Learning）作为一个高效的 RLHF 框架，提供灵活的自定义奖励塑造机制，能够有效解决这些挑战。通过设计和集成自定义奖励模型，开发者可以注入安全约束，并实现多目标优化，从而提升模型的帮助性、无害性和整体鲁棒性。本文将聚焦 VERL 中自定义奖励塑造的工程实践，阐述其设计原则、集成步骤以及可落地参数，帮助开发者在 RLHF 训练循环中实现更精确的对齐。
VERL 框架中的奖励塑造基础
VERL 基于 HybridFlow 架构，支持 PPO、GRPO 等 RL 算法，并无缝集成 HuggingFace Transformers、vLLM 等基础设施。这使得自定义奖励塑造成为可能的核心在于其 RewardManager 模块。该模块负责计算生成响应后的奖励分数，支持预实现的函数式奖励（如 GSM8K 和 MATH 数据集的精确匹配）和自定义模型基奖励。奖励塑造本质上是调整原始奖励信号，以加速学习并避免奖励黑客（reward hacking）问题。例如，在 RLHF 中，原始奖励可能仅基于偏好对，而塑造后可融入额外信号，如长度惩罚或一致性检查，从而引导策略向预期行为收敛。
在 VERL 中，实现自定义奖励的起点是定义一个 compute_score_fn 函数。该函数接收 DataProto 对象，包括 input_ids、responses、ground_truth 和 data_source 等字段。首先，对 responses 进行解码，得到字符串形式，然后与 ground_truth 比较计算分数。对于函数式奖励，开发者可以直接编写 Python 函数，例如针对数学任务，使用字符串匹配验证最终答案：如果格式正确且数值相符，得分 1；仅格式正确，得分 0.1；否则为 0。这种 verifiable 奖励特别适用于 coding 或 math 场景，避免了主观偏好的噪声。
对于更复杂的偏好对齐，VERL 支持加载预训练奖励模型（如基于 Bradley-Terry 的 RM）。在配置文件中，通过 reward_model.path 指定 HuggingFace 模型路径，并设置 strategy 为 FSDP 或 Megatron 以支持分布式训练。奖励计算流程为：输入提示-响应对到 RM，输出标量分数。随后，RewardManager 可进一步塑造此分数，例如通过 clipping 限制范围在 [-1, 1] 内，防止极端值主导梯度更新。
融入安全约束的自定义奖励设计
人类偏好对齐不仅仅是最大化帮助性，还需确保无害性。VERL 的自定义奖励塑造允许无缝注入安全约束，避免模型生成有害内容如仇恨言论或非法指导。一种常见方法是构建复合奖励：r_total = r_helpful + λ * r_safety，其中 r_helpful 来自标准偏好模型，r_safety 为安全特定奖励。
安全奖励可通过函数式实现，例如使用规则基过滤器检查响应是否包含禁词或违反伦理准则。若检测到有害元素，r_safety = -2，否则为 0。同时，可集成外部安全模型，如 Llama Guard，加载为 VERL 的 reward_model，并在 RewardManager 中调用其 logit 输出作为惩罚项。参数设置上，λ 初始值为 -0.5，根据训练监控动态调整：如果拒绝率过高（>20%），降低 λ 以平衡帮助性。
在多轮对话场景，安全约束需考虑上下文依赖。VERL 支持 multi-turn rollout，通过 SGLang 后端生成长序列响应。自定义奖励可扩展到 token-level：对每个生成 token 计算局部安全分数，累积为全局奖励。这有助于及早惩罚潜在风险路径，例如在工具调用中避免敏感 API 访问。落地清单包括：1) 预处理数据集，标注安全标签；2) 在 RewardManager.call 中添加安全检查钩子；3) 设置 clip_ratio=0.2 以稳定 PPO 更新，避免安全惩罚导致策略崩溃。
VERL 文档中提到，奖励函数参数需包括 extra_info 以传递上下文元数据，如用户角色或环境状态。这在安全场景中尤为有用，例如区分医疗咨询（需谨慎）和一般闲聊。
多目标优化的集成与参数调优
RLHF 中的多目标优化旨在平衡冲突目标，如帮助性 vs. 无害性，或事实准确 vs. 创造性。VERL 通过多奖励头或线性组合支持此功能。在自定义奖励中，可定义多个 compute_score_fn，每个对应一目标：例如，r1 为帮助性（基于人类评分），r2 为安全性（基于约束违反计数），r3 为多样性（负熵奖励）。
优化时，使用 PPO 的 clipped surrogate objective：L = E[min(r(θ) A, clip(r(θ), 1-ε, 1+ε) A)]，其中 A 为优势估计，ε=0.2。针对多目标，VERL 的 algorithm.kl_ctrl 模块提供自适应 KL 惩罚：kl_coef=0.001，type=adaptive，target_kl=0.01。这确保策略不偏离参考模型过多，同时平衡各目标权重。权重可通过网格搜索确定：初始 w = [1.0, -0.5, 0.1]，监控 Pareto 前沿以避免单一目标主导。
在 GRPO 模式下，多目标更高效：VERL 支持 group-relative policy optimization，直接从偏好组采样，避免 critic 模型的额外开销。参数如 actor_rollout_ref.rollout.n=4（每提示生成 4 响应），data.train_batch_size=256，确保采样覆盖多目标空间。风险在于权重不均导致 over-optimization，例如过度安全使模型拒绝无害查询。缓解策略：引入动态采样，优先低性能目标的数据子集；使用 GAE（λ=0.95）降低方差。
工程参数清单：
- 奖励范围：[-2, 2]，通过 rescaling 归一化。
- PPO epochs：4-8，避免过拟合。
- KL loss_coef：0.001-0.005，监控 KL 散度 <0.02。
- 微批大小：actor.ppo_mini_batch_size=64，micro_batch_size=8 以防 OOM。
- 监控指标：胜率（AlpacaEval）、拒绝率、安全违规率。
监控、风险与最佳实践
训练中，reward hacking 是主要风险：模型可能 exploit 奖励漏洞，如生成冗长响应以提升分数。VERL 的 reward shaping 通过 centering（减均值）和 clipping 缓解：r_shaped = clip(r - mean(r), -1, 1)。此外，集成 wandb 日志，追踪奖励分布和策略熵，若熵 <0.5，注入噪声重启。
回滚策略：若安全违规 >5%，暂停训练，调整 λ 并从 checkpoint 恢复。测试时，使用 held-out 数据集验证多目标 Pareto 平衡，例如在 HH-RLHF 上评估帮助-安全权衡。
总之，自定义奖励塑造使 VERL 成为 RLHF 的强大工具。通过上述设计，开发者可实现 nuanced 人类偏好对齐，同时融入安全与多目标优化。实际部署中，结合 verifiable 奖励和自适应参数，能显著提升 LLM 可靠性。
资料来源：VERL GitHub 仓库（https://github.com/volcengine/verl）和官方文档（https://verl.readthedocs.io/en/latest/）。
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