皓天 2025-09-18 14:23 北京
当rollout ≠ policy，分布错位带来的偏差会让RL悄悄走偏。
©作者 | 皓天
研究方向 | AI安全、推理&规划
训练跑得慢、收敛不稳，很多人第一反应是算力不足、参数没调好。但问题往往更隐蔽：pg-loss 的期望计算本身可能就错了。当 rollout≠policy，推理引擎带来的分布偏移让估计偏差在 MC 采样中逐渐放大，最终拖慢 RL 效果。
更棘手的是，这种“小错误”早已存在于主流框架中，却很少被认真讨论。
最近，就有一篇文章 [1] 提出了一个很有趣的观点：高效的 RL 框架让 policy-learning 本身变得 off-policy，如果再加上 off-policy 的训练设置（rollout 一次、参数更新多次），则进一步加剧了这一问题。
核心在于：
从 loss 计算的角度，rollout-policy 分布和 training-policy 分布是一致的才是正确的期望近似。
然而，在现代 RL 框架中（openrlhf/verl/roll/areal）等等，都选择使用 vllm/sglang 作为 rollout 引擎进行采样。然后，loss 计算都默认使用下面的公式计算：
由于 vllm/sglang 等等做了不同的推理优化，相比 model.generate 速度提升了很多倍，但推理优化不可避免的引入的分布偏移的问题（attention 优化、expert 均衡优化等等），使用上述公式计算 loss（用 mc 估计期望），不可避免带来期望估计 bias 问题。
由于 mc 估计本身方差比较大，如果 bias 再变大，则整体估计准度会进一步下降，bias/variance 总要有一个估计的好一些。
这篇文章 [1] 则进一步给出了比较详细的推导（如果从 pg 公式推导，应该是序列级别的 tis）：
下述是引入推理引擎后的期望形式：
而正确的期望应该是关于 的期望，为了使用推理引擎采样但保持期望估计的一致性，通常，我们会有如下 trick（generative-modeling 参数优化的常见 trick，基于易于采样的分布期望，并用 ratio 修正期望计算）：
为了保证 ratio 有界，通常可以对 ratio 做 truncation：
而 clip-loss 也能得到类似的形式（区分 policy 分布、采样分布即可）：
简单总结一下：
1. 由于使用更快的推理引擎采样，推理引擎的算子优化等等会导致 rollout-policy 分布和 policy 分布不一致，会导致期望估计的 bias 更大（方差已经很大的情况下，bias 再变大，期望估计结果会变得更差）；
2. 正确区分期望计算中的采样分布、policy 分布，前期使用常规 IS 方法近似（generative-modeling 领域，有很多 IS/MIS 的估计方法，进一步降低 variance 等等）。
3. 如果模型本身有较强的随机性（说得就是 MOE），采样引擎的 expert 激活/路由带来的随机性，会进一步增加期望 MC 估计的 bias。
4. 强求推理引擎精度对齐不是一个好选择，为了提升推理效率，推理引擎在输出 string 正确的情况下，算子、cache、超长 context 推理会有很多工程化优化。在 agentic-rl 场景，追求训推一体，那推理引擎的工程优化直接在 rollout 上使用，则推理引擎工程优化会带来更严重的分布偏移。
基于上述几个点，使用 [1] 的修正，是一个最好的选择。当然，数学上正确不代表实践中一定有效果。[1] 给出了 zero-32b、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 等等上的实验结果。
当分布不够尖锐的情况下，采样引擎 policy 分布和 training-policy 分布的差距会比较大，如果做了很重的 sft（模型本身没有随机性引入如 MOE 等等），则采样引擎 policy 分布和 training-policy 分布的差距较小，对结果影响不大。
笔者也在 gem-gym、zero-tir 上进行了初步实验（基于 openrlhf）。
toy-examplegem-gym 使用 guess-number、count-letter 跑了 1.7b-base-zero 的实验。
多组实验的训练 setting 一致且同时启动训练（理想情况下，对比实验可能差个 1-10training-step）。
从上图看出，在 guess-number 上，二者差异几乎没有（加不加 ratio 修正），而在 count-number 上，加了 ratio 修正后的训练，在几乎相同的训练时间下，跑了 1kstep，而不加修正的版本只跑了 600step。
这里，由于同时启动训练，跑的慢的一般是采样出现超长、重复等等。也说明，ratio 修正几乎没有负作用，在更多 setting 下，可以更好的保持训练稳定性。当然，gspo 还是比朴素的 pg-loss 更稳一些。
zero-tir
我们继续在 zero-tir-7b-base 上进行了初步实践（基于 openrlhf），对比不同算法在同一个 training-step（300-step）下的效果对比：
我们也统计了 vllm 和 old-logp 的 kl-ratio（二者也是随着训练进行偏差越来越大，ratio 修正值也起到越来越大的作用）：
这里，我们跑了 300-step，计算 aime24/25，hmmt24/25，cimmc 5 个数据集的 avg@32 的平均值。
从上表可以看出，reinforce++-baseline（local-mean+global-normalization），加入 vllm-ratio-correction 后，在大部分数据集、平均指标上都有更好的提升。
进一步，我们在 zero-tir 上，设置 max-turn=8 进行训练 500-step，对比之前的添加 filter 策略的训练 setting，二者 training-dynamics 如下图：
相比 filter 策略，加入 tis 后，也能稳定训练，但前期收敛速度慢于 filter 策略（进一步说明，好的 filter 策略，选择更好的正样本可以提升模型的收敛效率和效果 [3]）。
借用 @skydownacai 的一个结果：vllm、fsdp 的 logp 在 multiturn-tool 调用的第二轮以后，二者的差距越来越大（使用 k1 估计 vllm-logp 与 fsdp-logp 的 kl 距离）。
随着 turn 的增加，二者的差距呈现逐渐增加的趋势，tis 修正的重要性也越来越重要（盲猜：环境反馈对于 base/pretrain-model 来说，算 OOD，如果做过 agentic-pretrain/ct/mid-training，应该会好很多）：
总结
这是个由推理引擎分布和 training-policy 分布不一致但沿用二者分布一致的期望估计导致的问题，从最早的 openrlhf 到现在的 verl/roll/areal 等等，都沿用了类似的小“错误”。该错误在大多数情况下不影响训练的正常进行，最多拖累训练速度。
当使用 MOE、超长 context 优化后，以及 agentic-rl 的训推一体场景，推理引擎 policy 分布、training-policy 分布的不一致带来的问题可能会越来越显著，甚至引发训练崩溃的问题。
当数学上修正该问题后，实践中，并不能保证一定效果、收敛效率比之前更好，但总体上无副作用，且在一些任务、zero-setting、moe 等等 setting 下，可能具有更好的实践效果。
笔者建议，加上该 ratio 修正后（确保 math 上正确的前提下），重新审视不同 adv 估计、工程 filter-trick 的影响，很可能这些工作和 ratio 修正有着类似的作用（也可能依然正交）。
关于MOE题外话
MOE 激活、routing 本身存在一定随机性（rollout-distribution、training-policy-distribution 会存在一定 gap），通过 IS-ratio 可以做一定修正。
近期，笔者看到 [2]，感觉避免 MOE 训崩的另一个点：保持 super-expert。[2] 中发现，剪裁 super-expert 后，模型性能直线下跌；而且，super-expert 在不同系列的 MOE 模型中均存在，且在不同数据集上，也呈现相当高的一致性。
从这个角度来看，提前识别 super-expert，并在 rl 过程中保持，其他 expert 可以放宽约束，可能也能保证 MOE-RL 训的稳稳当当。当然，也有可能 ratio -校准能保持 super-expert，训崩的话，可能 super-expert 就完全崩溃。
[2] 中还提到：super-expert 稳定（base、后训练的 super-expert 相当稳定），从这一角度出发，MOE-RL 需要保证 super-expert 稳定（识别每一条 RL 训练样本的 super-expert 作为约束）。
[2] 也发现，当剪裁 super-expert 后，模型输出乱码、重复，自然 ppl 会变差，则 sequence-level 的 ppl 过滤就是一个比较好的稳定训练的手段（如 GSPO）。
总结：
super-expert 可能是 MOE 中特殊的 sub-network，对于保持模型性能具有重要作用。从 pretrain 到 post-training，super-expert 基本都能够保持。而剪裁 super-expert 后，模型输出出现随机、重复、乱码（结果就是 ppl 变差）。
为了保持 MOE-RL 训练的稳定性，保持 ppl 算一种间接保持 super-expert 的方法（GSPO），IS-ratio-correction 不确定是否也具有这样的作用。
当模型训练进入深水区，模型可解释似乎成为为数不多的破局方法。
参考文献
[1] https://fengyao.notion.site/off-policy-rl
[2] https://arxiv.org/abs/2507.23279
[3] rStar2-Agent: Agentic Reasoning Technical Report
更多阅读
#投 稿 通 道#
让你的文字被更多人看到
如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体，缩短读者寻找优质内容的成本呢？答案就是：你不认识的人。
总有一些你不认识的人，知道你想知道的东西。PaperWeekly 或许可以成为一座桥梁，促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞，迸发出更多的可能性。
PaperWeekly 鼓励高校实验室或个人，在我们的平台上分享各类优质内容，可以是最新论文解读，也可以是学术热点剖析、科研心得或竞赛经验讲解等。我们的目的只有一个，让知识真正流动起来。
📝 稿件基本要求：
• 文章确系个人原创作品，未曾在公开渠道发表，如为其他平台已发表或待发表的文章，请明确标注
• 稿件建议以 markdown 格式撰写，文中配图以附件形式发送，要求图片清晰，无版权问题
• PaperWeekly 尊重原作者署名权，并将为每篇被采纳的原创首发稿件，提供业内具有竞争力稿酬，具体依据文章阅读量和文章质量阶梯制结算
📬 投稿通道：
• 投稿邮箱：hr@paperweekly.site
• 来稿请备注即时联系方式（微信），以便我们在稿件选用的第一时间联系作者
• 您也可以直接添加小编微信（pwbot02）快速投稿，备注：姓名-投稿
△长按添加PaperWeekly小编
🔍
现在，在「知乎」也能找到我们了
进入知乎首页搜索「PaperWeekly」
点击「关注」订阅我们的专栏吧
·
