在大型语言模型（LLM）的后训练阶段，强化学习从人类反馈（RLHF）已成为实现模型与人类偏好对齐的关键技术。其中，Bradley-Terry 奖励模型与近端策略优化（PPO）算法的集成，为离线 LLM 对齐提供了高效框架，尤其适用于单代理设置。本文聚焦于 VERL 库中这一集成的实现，强调偏好数据集的处理和策略微调过程。通过这种方法，可以在不依赖在线交互的情况下，提升模型在偏好任务上的性能，避免多代理复杂性带来的额外开销。
Bradley-Terry 模型作为奖励建模的核心基础，其数学原理源于配对比较的概率建模。对于给定的提示 x 和两个响应 y_w（chosen，优选）和 y_l（rejected，次优），模型定义偏好概率为 P(y_w > y_l | x) = sigmoid(r(x, y_w) - r(x, y_l))，其中 r 是奖励函数。训练目标是最小化负对数似然损失：-log(sigmoid(r(x, y_w) - r(x, y_l)))，这确保了优选响应获得更高奖励分数。这种损失函数在 RLHF 中广泛应用，因为它直接从偏好数据中学习相对排序，而非绝对奖励值。在 VERL 框架下，这一模型可通过 RewardModelWorker 实现，支持 FSDP 或 Megatron 后端，确保在大规模数据集上的高效训练。
证据显示，这种集成的有效性已在多个基准上得到验证。例如，在 GSM8K 数学推理任务中，使用 Bradley-Terry 训练的奖励模型能将 PPO 优化的准确率从基线 36.4% 提升至 56.7%。VERL 的 PPO 实现采用 Actor-Critic 架构，其中 Actor 生成响应，Critic 估计价值函数，并使用广义优势估计（GAE）计算优势 A_t = ∑ (γλ)^{k-t} (r_k + γ V(s_{k+1}) - V(s_k))，其中 γ 为折扣因子，λ 为 GAE 参数。这减少了策略梯度估计的方差，同时 PPO 的裁剪代理目标 L^{CLIP} = min(r_t(θ) Â_t, clip(r_t(θ), 1-ε, 1+ε) Â_t)（ε=0.2）防止了过度更新，确保训练稳定。在单代理设置中，这种方法避免了多代理协作的 emergent 行为，专注于核心偏好对齐。
偏好数据集的处理是集成成功的关键步骤。首先，收集或使用现有数据集，如 Anthropic/hh-rlhf 或自定义偏好对（prompt, chosen, rejected）。在 VERL 中，通过 data_preprocess 脚本将数据转换为 Parquet 格式，例如 examples/data_preprocess/gsm8k.py 将数学问题转换为包含 ground_truth 的结构化提示。加载时，配置 data.train_files 和 data.val_files 指向这些文件，设置 data.train_batch_size=256 以平衡吞吐和内存。预处理需确保响应长度不超过 max_response_length=512，避免 padding 浪费；同时，使用 sequence packing（data.use_sequence_packing=True）优化批处理效率。对于离线对齐，数据集应覆盖多样化场景，如指令跟随和安全拒绝，以增强泛化。
PPO 策略微调过程在 VERL 中高度模块化。初始化时，Actor 和参考模型（SFT 模型）从同一检查点加载，如 Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct。配置 actor_rollout_ref.actor.strategy='fsdp' 以支持分布式训练，设置 ppo_mini_batch_size=64 和 ppo_epochs=4，确保每个迭代充分更新。学习率方面，Actor 使用 1e-6，Critic 使用 1e-5，以匹配价值函数的快速收敛。KL 散度控制至关重要：启用 algorithm.kl_ctrl.type='adaptive' 和 kl_coef=0.001，目标 KL 为 0.01-0.02，防止模型偏离参考策略。优势估计使用 adv_estimator='gae'，γ=0.99，λ=0.95。在单代理设置下，rollout 使用 vLLM 后端（actor_rollout_ref.rollout.name='vllm'），gpu_memory_utilization=0.4 以节省资源。
可落地参数清单如下：
- 数据集：train_batch_size=256, max_prompt_length=1024, max_response_length=512。
- 奖励模型：enable=True, strategy='fsdp', loss='bradley_terry'（隐式通过偏好损失）。
- PPO 配置：clip_ratio=0.2, ppo_micro_batch_size_per_gpu=4, use_kl_loss=True, kl_loss_coef=0.001。
- 优化器：actor.optim='adamw', lr=1e-6, weight_decay=0.01；critic.optim='adamw', lr=1e-5。
- 训练：total_epochs=15, save_freq=10, logger='wandb' 以监控 reward_mean 和 pg_loss。
- 硬件：n_gpus_per_node=8, nnodes=1，支持 LoRA 以减少内存（peft_config.r=16）。
在实施中，监控要点包括：奖励均值（critic/score/mean）应逐步上升至 0.5+；熵损失（actor/entropy_loss）保持在 0.4 左右，避免崩溃；价值函数损失（critic/vf_loss）下降表示 Critic 稳定。若遇不稳定，可降低 lr 或增加 KL 系数。风险包括奖励黑客（reward hacking），通过多样化数据集和规则-based 辅助奖励缓解；训练超时则使用断点续传（trainer.resume=True）。
最后，这种单代理 PPO 与 Bradley-Terry 集成的优势在于简洁性和可扩展性，适用于生产环境中的离线对齐。资料来源：VERL GitHub (https://github.com/volcengine/verl)，PPO 文档 (https://verl.readthedocs.io/en/latest/algo/ppo.html)，以及 RLHF 相关论文如 "Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback"。