在大型语言模型（LLM）的对齐训练中，强化学习从人类反馈（RLHF）已成为关键技术，尤其是离线 RLHF 场景下，如何确保训练稳定性和避免模式崩溃（mode collapse）是核心挑战。VERL 作为 Volcano Engine 推出的高效 RL 训练库，支持 PPO（Proximal Policy Optimization）算法，通过其 hybrid-controller 编程模型，可以轻松扩展算法组件。其中，集成 KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）正则化到 PPO 损失函数中，能够有效防止策略模型过度偏离参考模型，从而优化奖励-策略散度，实现更稳定的 LLM 对齐过程。这种方法不仅提升了训练鲁棒性，还在资源有限的离线数据环境下保持模型的泛化能力。
KL 散度正则化的核心在于其作为约束机制的作用。在 PPO 的标准框架下，策略更新通过重要性采样和优势函数估计来最大化预期奖励，但离线 RLHF 中数据固定、奖励信号噪声较大时，容易导致策略崩溃：模型反复输出高奖励但低多样性的响应，忽略探索新策略空间。证据显示，在 RLHF 实践中，引入 KL(π_new || π_ref) 惩罚项——其中 π_new 为当前策略，π_ref 为冻结的 SFT（Supervised Fine-Tuning）参考模型——可以限制策略分布的剧烈变化。根据相关研究，这种正则化将 KL 项添加到 PPO 目标函数中：L_PPO = E[min(r(θ) Â, clip(r(θ), 1-ε, 1+ε) Â)] - β KL(π_new || π_ref)，其中 β 为超参数，ε 为 clip 范围。通过此机制，模型在追求高奖励的同时，被“拉回”到参考分布附近，避免了 reward hacking（奖励欺诈）和模式坍缩。在 VERL 的 PPO 实现中，这种集成可以通过自定义损失函数或 reward 模块实现，例如在 examples/ppo_trainer 中修改损失计算，添加 KL 项以监控策略-参考散度。
进一步证据来自实际部署：在离线 RLHF 中，KL 正则化显著降低了训练不稳定性。实验表明，未加 KL 的 PPO 模型在 1000 步迭代后，KL 散度可飙升至 0.2 以上，导致价值函数发散和性能下降；引入 β=0.05 后，散度稳定在 0.01-0.05 区间，奖励-策略优化更均衡。VERL 的优势在于其支持 FSDP 和 Megatron-LM 后端，便于大规模部署，例如在 Qwen 系列模型上，KL 增强 PPO 可将模式崩溃率降低 70%，同时保持对未见数据的泛化。优化 reward-policy divergence 的关键是动态调整 β：初期用较高值（如 0.08）确保稳定，后期降至 0.03 以允许更多探索。这不仅防止了 offline 数据下的过拟合，还提升了 LLM 在数学和编码任务中的推理一致性。
要落地集成 KL 正则化到 VERL 的 PPO，以下是可操作参数和清单。首先，配置 VERL 环境：安装 verl v0.3.0+，准备 SFT 参考模型（如 Qwen2-7B）和离线偏好数据集（格式：prompt-response pairs）。在 PPO 训练脚本中（参考 examples/ppo_trainer/run_qwen2-7b.sh），修改损失函数：
- KL 系数 β：初始 0.05，动态调整（若 KL > 0.1，则 β *= 1.2；若 < 0.01，则 β *= 0.8）。
- Clip 范围 ε：0.2（固定，防止过度更新）。
- 学习率：1e-6（比 SFT 小 10 倍，避免梯度爆炸）。
- Batch size：16-64（小批次优先稳定）。
- PPO epochs：4（每批充分迭代）。
- 其他：温度 0.7，top_p 0.9（生成多样性）；梯度裁剪 max_norm=0.5；折扣因子 γ=0.99。
训练流程清单：
- 加载参考模型：ref_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen2-7b-sft")，冻结参数。
- 初始化 PPO 训练器：在 VERL config 中设置 actor_rollout_ref 和 critic，使用 FSDP2 后端。
- 数据准备：使用 offline RLHF 数据集，计算初始奖励（reward_model 输出范围 [-2,2] 裁剪）。
- 自定义损失：在 PPO 更新步添加 KL 项：kl_penalty = beta * kl_divergence(log_probs_new, log_probs_ref)。
- 监控：用 wandb 跟踪 KL 均值、policy_loss、value_loss；若 KL 爆炸，早停或调整 β。
- 回滚策略：每 100 步保存检查点，若性能下降 >5%，回滚到上个稳定点。
- 评估：用 AIME 或 GPQA 等基准测试对齐后模型的稳定性与泛化。
这些参数在 VERL 的 Megatron 后端下，可扩展到 32B+ 模型，训练时间约 1.4x 加速（v0.3.0 优化）。潜在风险包括 β 过大抑制探索（解决方案：分阶段衰减）和数据噪声放大 KL（预过滤低质样本）。总体而言，这种集成使 VERL PPO 更适合生产级 LLM 对齐，特别是在离线场景下优化 divergence。
资料来源：VERL GitHub 仓库（https://github.com/volcengine/verl），PPO KL 正则化相关研究如 arXiv:2409.19256（HybridFlow 框架）。