在大型语言模型（LLM）的对齐过程中，强化学习人类反馈（RLHF）已成为关键技术。其中，Bradley-Terry 模型作为偏好建模的核心工具，与近端策略优化（PPO）算法的结合，能有效利用离线数据实现可扩展的对齐。本文聚焦于在 VERL 框架中实现这一整合，强调奖励分解与多代理环境下的传播机制，提供实用参数和落地清单，帮助工程师高效部署。
Bradley-Terry 模型在 RLHF 中的作用
Bradley-Terry 模型是一种经典的配对比较模型，用于从人类偏好数据中学习奖励函数。在 RLHF 流程中，首先收集离线偏好数据集，例如同一提示下多个响应的成对比较（chosen vs. rejected）。模型假设偏好概率遵循逻辑斯蒂分布：P(chosen > rejected) = sigmoid(r_chosen - r_rejected)，其中 r 表示奖励分数。通过最大化似然估计，训练一个奖励模型（Reward Model, RM），输出标量奖励以指导策略优化。
在 VERL 框架中，这一过程无缝集成。VERL 支持函数式或模型式奖励计算，用户可自定义 Bradley-Terry 损失函数作为 RM 的训练目标。证据显示，在 InstructGPT 等经典 RLHF 实现中，Bradley-Terry 显著提升了奖励模型的准确性，避免了直接回归奖励的偏差问题。VERL 的模块化设计允许在 PPO 前独立训练 RM，利用 Hugging Face 模型如 Qwen2.5 作为 backbone，确保与现有 LLM 基础设施兼容。
与 PPO 的整合：离线 RLHF 流程
PPO 是 RLHF 的标准优化算法，通过裁剪代理目标确保策略更新稳定。在 VERL 中，整合 Bradley-Terry RM 的 PPO 流程如下：首先，从离线数据加载提示（prompts），使用 Actor 模型生成响应；然后，RM（基于 Bradley-Terry）计算 token-level 奖励；最后，PPO 更新 Actor 和 Critic 模型。
VERL 的 HybridFlow 编程模型简化了这一流程。用户只需配置 data.train_files 为 Parquet 格式的离线偏好数据，VERL 会自动处理序列打包和动态批处理。举例，在 GSM8K 数据集上，预处理脚本将偏好对转换为包含 ground_truth 的格式，RM 使用 Bradley-Terry 损失训练：loss = -log(sigmoid(r_chosen - r_rejected))。实验证据表明，这种整合在离线设置下可将模型在数学推理任务上的准确率从 36% 提升至 56%，得益于 VERL 的 3D-HybridEngine 优化，减少了训练-生成阶段的通信开销。
对于离线 RLHF，VERL 支持 off-policy 数据复用，避免了昂贵的在线 rollout。配置中，设置 algorithm.adv_estimator 为 'gae' 以计算广义优势估计（GAE），整合 RM 奖励和 KL 正则化，确保分布偏移最小化。
奖励分解与多代理传播
在多代理 VERL 设置中，奖励分解是将整体奖励分配到 token 或子任务级别，传播则通过 GAE 或价值函数在代理间共享。Bradley-Terry RM 天然支持分解：对于多轮对话，RM 可输出序列级奖励，然后分解为 token 贡献 r_t = sum_{s>t} γ^{s-t} * reward_s，其中 γ 为折扣因子。
VERL 的多代理支持通过 recipe/sppo（self-play preference optimization）扩展到 VERL setups。多个 Actor 代理并行生成响应，RM 评估配对偏好，奖励分解使用 token-level policy gradient。传播机制利用 VERL 的 Ray 分布式框架：在 WorkerGroup 中，奖励 tensor 通过 all-to-all 通信同步，确保多代理一致性。证据来自 VERL 的 DAPO 配方，在 AIME 2024 上达到 50 分，展示了多代理下奖励传播的效率。
潜在风险包括奖励黑客（reward hacking），即代理优化代理目标而非真实偏好。VERL 缓解此问题通过 verifiable rewards（如规则基数学求解器）和 conservative clipping（clip_ratio=0.2）。
可落地参数与清单
为实现 scalable LLM 对齐，以下是 VERL 配置的关键参数：
- 数据配置：data.train_batch_size=256，max_prompt_length=512，max_response_length=256。使用离线 Parquet 文件，确保包含 'prompt'、'chosen'、'rejected' 字段。
- RM 配置（Bradley-Terry）：reward_model.style='model'，loss_fn='bradley_terry'（自定义），optim.lr=1e-5，epochs=10。
- PPO 配置：actor.optim.lr=1e-6，clip_ratio=0.2，ppo_epochs=4，kl_coef=0.001，gamma=0.99，lam=0.95（GAE λ）。
- 多代理设置：trainer.n_gpus_per_node=8，resource_pool_spec={'actor_pool': [8,8]}，algorithm.use_kl_in_reward=True。
- 优化参数：启用 sequence packing (use_remove_padding=True)，gpu_memory_utilization=0.4，避免 OOM。
实施清单：
- 安装 VERL：pip install -e .，依赖 vLLM/SGLang。
- 预处理数据：运行 examples/data_preprocess/ 脚本，生成偏好 Parquet。
- 训练 RM：自定义 Bradley-Terry 损失，独立 fine-tune RM。
- 运行 PPO：python -m verl.trainer.main_ppo --config ppo_config.yaml，总 epochs=15。
- 监控：集成 wandb，跟踪 KL 散度 < 0.01，奖励中位数上升。
- 回滚策略：若分布偏移 > 阈值 (e.g., 0.05)，降低 lr 或增加 KL_coef。
- 测试：验证多代理一致性，A/B 测试对齐效果。
这些参数在 671B 模型上可扩展，利用 VERL 的 Megatron 后端。实际部署中，从小模型 (0.5B) 迭代，逐步 scaling。
资料来源
本文基于 VERL GitHub 仓库（https://github.com/volcengine/verl）和 HybridFlow 论文（arXiv:2409.19256）。奖励建模参考 InstructGPT 技术报告。实验数据来源于 VERL 文档和社区基准。
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