PPO流程的个人疑问集锦 Q & A

zarathustra000

1035人浏览 · 2025-06-24 14:18:51

zarathustra000 · 2025-06-24 14:18:51 发布

文中大部分为GPT生成，并由我个人理解后添加了注解。

1. PPO Loss 和 Actor Loss 是一个东西吗?

个人理解：

上图中：

PPO-clip Loss指的是用了clip的Actor loss（含kl散度罚项），用来鼓励actor模型在不过度偏离ref模型以及old actor模型的前提下，对齐人类偏好；

LM Loss指的是（交叉）熵损失函数，用来促进actor生成更多样的输出；

MSE Loss指的是critic loss，用来促进critic的价值打分value更接近真实收益return（在不过度偏离old critic的前提下）。

但是实际上，一般：

我们用actor loss（已包含kl散度罚项）、critic loss、LM loss指代这三种loss

而ppo loss则是将这三个loss用超参数耦合起来

类似：

下面仅给出一般情况下的理解

一般来说：

Actor Loss

是指策略网络（Actor）的损失。
它的目标是：更新策略，使其获得更高的预期回报（expected return）。

PPO Loss

是Proximal Policy Optimization（PPO）算法设计的整体损失函数。
包括：
- Actor Loss（策略损失）
- Critic Loss（价值函数损失）
- （可选）Entropy Bonus（鼓励探索的项）

PPO 中的 Actor Loss 具体形式：

PPO 的 Actor Loss 有一个特殊设计，叫做 Clipped Objective，如下：

L^{\text{CLIP}}(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ \min \left( r_t(\theta) \hat{A}_t,\ \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)\hat{A}_t \right) \right]

其中：

：新旧策略的概率比。
：优势函数（Advantage）。
：裁剪参数，防止策略变化太大。

这个裁剪形式就是 PPO 特有的 Actor Loss。

总结关系如下表：

	Actor Loss	PPO Loss
指代	策略网络的损失	PPO算法的总损失
是否包含Critic	❌	✅（通常包括 critic 和 entropy）
数学形式	常用 Clipped Objective	通常是：Actor Loss + Critic Loss + Entropy Bonus
是否特指 PPO	❌（其他算法也有）	✅（是PPO特有设计）

所以：

在 PPO 中，Actor Loss 是 PPO Loss 的一部分；
但在说 “Actor Loss” 时，我们通常只指“优化策略的那一部分”；
而 “PPO Loss” 是整个训练目标，包括策略、价值、熵等多项指标的加权和。

2. ref模型接受的输入究竟是什么？

ppo中，actor基于prompt生成response，以及response所选出的各token id对应的概率，也就是logprobs，

我们将prompt + response拼成一个完整序列送给ref进行前向（注意ref模型只做一次前向，而不是生成！），

然后获取actor生成的response中的各token id所对应的ref给出的概率，作为ref_logprobs，

进而与logprobs做kl散度计算来约束actor的更新。

在 PPO 中，actor 的 response 会和 prompt 拼接成一个完整的序列，送入 reference model（也就是 pre‑trained LM 或 SFT model，简称 ref）进行一次前向传播，用来获取每个 token 的 log-probabilities。这些就是所谓的 ref_logprobs。

流程总结：

拼接序列
把 prompt（环境状态）和 actor 生成的 response（模型行为）拼接成一整段文本序列。
丢给 reference model 前向计算
用这个完整序列在 ref 模型上前向计算，从而获得 response 部分每个 token 的概率（用 log-prob 表示）。

注意！

这里相当于用actor生成的response中的各token的token id，去索引ref做完前向之后对应位置上的token id所对应的概率！
记录 token log‑probabilities
得到的 log-probabilities 就是 ref_logprobs，对应 actor 输出的每个 token。
用于 KL 惩罚和计算 reward
PPO 的 reward 包括两个部分：一是 reward model 打分，二是 KL penalty —— 即 actor logprobs 与 ref logprobs 差值，防止偏离太远。

问题回答：

ref接收的输入就是prompt + actor生成的response；
ref_logprobs 就是 actor的response中的每个 token 在 reference 模型（freeze 后）前向计算得到的 log-prob。
这些值同时用于构造 KL penalty，也用在 PPO 的 reward 计算中。

3.PPO整个流程中，actor和critic以及old actor和old critic的更新顺序

个人理解：

在更小一层的PPO epochs循环中,我们更新了new Actor和new Critic，

然后当这个PPO epochs结束之后，我们立刻将new Actor的参数赋给了old Actor, 然后将new Critic的参数赋给了old Critic

（虽然实际上我们不会保存old actor和old critic的参数，因为太占空间了，事实上我们保存的是old模型的经验的快照，在ppo epochs中我们直接更新actor和critic！）

（此外critic其实没有新旧之说，我们仅保存大循环开始时critic对response的打分序列values，用这个values来clip后续critic的更新）

（具体见后续问题）

下面用清晰的步骤和小粒度对齐，说明 PPO 中 newActor、newCritic 和 oldActor（旧策略）之间的更新顺序与流程：

小循环 & 大循环中的更新逻辑：

大循环：多次 iterations（或 epochs）

每个 iteration 包括采样、更新等完整步骤。

（快照old模型）
小循环（单次 iteration 里的 PPO epochs）

使用同一批体验数据，进行多轮梯度更新。

（更新new模型，在ppo epochs全部跑完后将new模型赋给old模型）

每次 iteration 的完整流程细节：

采样阶段（Sampling）
使用当前策略 actor θₖ 与环境交互，收集 trajectories，并记录动作 log prob。这 log prob 即代表 “旧策略” 在采样时做出的判断。
计算 Advantage & Return
利用当前 critic φₖ （可以理解为old critic，实际上就是大循环开始时的critic模型）估计值value，以及reward的打分（含kl散度），

结合奖励信号计算 TD‑error 或 GAE→得出 Aₜ, Rₜ。
快照旧策略
将当前 actor θₖ 复制一份为 θ_old，此时就固定为旧策略，用于后续多个 PPO epoch 中计算比值 rₜ(medium.com)。
训练小循环（多个 PPO epochs）
对同一批数据，执行 K 个 epoch 的小批训练（batch）：
- Actor 更新（newActor θ）：计算 clipped surrogate loss，用 θ_old 的 log‑prob 比较当前策略，进行梯度上升。
- Critic 更新（newCritic φ）：用均方误差最小化 V_φ(sₜ) 与 Return 的差距，同步调整参数。
- 顺序：
  
  同一个 batch 上，多数实现是先 actor，再 critic 或者分开独立 optimize，
  
  但都是多轮使用相同 θ_old 的旧策略。
结束本次 iteration
当所有 epoch 完成：
- newActor 参数成为下一次 sampling 用的 actor θₖ₊₁；
- newCritic 参数更新日常评估值函数；
- θ_old 将在下次 iteration 的小循环中再次快照。

总结一句话：

在一个 iteration 内：

小循环中：不断更新 newActor 和 newCritic，但“旧策略 θ_old”保持不变；

小循环结束时：整个 newActor（和 newCritic）替代旧参数，成为下一轮 iteration 的 actor 和 critic。

回答问题：

“也就是说在更小一层的循环中,我们更新了newActor和newCritic, 然后当这个PPO epochs结束之后,我们立刻将newActor赋给了oldActor, 然后将newCritic赋给了oldCritic, 是这样吗？”

完全正确：

小循环（PPO epochs）中，oldActor 一直是之前快照的版本。
Epoch 结束后，newActor（更新完的 actor）就会替换 oldActor 为下一次 iteration 的快照。
Critic 没有“旧策略”之说，直接用 newCritic 更新。

4. old actor和old critic的权重需要保存吗？

个人理解：

实际上我们并没有保存Old Actor和Old Critic的权重,

而是我们将它们所生成的一些旧经验用快照冻结, 然后保存到了一个buffer里面,

然后我们在ppo Epochs里面持续更新原来的Actor和Critic。

许多 PPO 的实现并不保存完整的 oldActor、oldCritic 网络参数，

而是通过将旧策略生成的经验（如 log π_old）冻结并缓存到 buffer，

在多个 epoch 内反复使用这些旧经验来训练，不断更新原来的 Actor 和 Critic。

下面详细说明这种关键机制。

PPO 中对“旧策略”处理的两种方式：

最直观的做法：保存完整网络快照
- 在采样结束后，用 θ_old = θ_current 来保存旧策略参数。
- 多 epoch 中，仍旧使用这个完整快照网络来重新计算旧策略 log‑prob。
- 优点：回放使用的是实际的旧网络，确保一致性；
- 缺点：存储网络快照复杂，计算开销更大。
常见高效实现：只缓存旧策略的 log‑prob
- 在采样时，actor 输出时同时保存这个动作在当时策略下的 log π_old 到 buffer。
- 在多个 PPO epoch 中，无需再调用一个旧策略网络，
  
  只需从 buffer 中读取旧的 log π_old，
  
  并与当前策略生成的新 log π_new 作对比，计算比例：
  
  r _ t =exp(log π _{ new} (a _ t ∣s _ t )−log π _{ old} )
- 这就等效于“冻结旧策略”的效果，但效率更高。
  
  reddit 上也指出：
  
  “after collecting data using the old policy, we do k epochs update, so the policy in each epoch is the new policy compared to the old log probabilities saved in Replay Buffer”(reddit.com)
  
  即：用 buffer 冻结旧 log‑prob，更新时直接对比，不需要保存旧模型。

总结与对照表：

方法	是否存网络快照	使用旧策略方式	优点	缺点
快照网络	✅	每 epoch 调用旧模型	精准、逻辑清晰	存储和计算量大
缓存 log‑prob	❌	buffer 里读取旧 log‑prob	高效、简洁，常用	不保留网络状态，只保留行为统计

回答问题：

“我们并没有保存 OldActor 和 OldCritic 的权重，而是将旧经验快照冻结到 buffer，然后持续更新 Actor 和 Critic是吗？”

完全正确，且是 PPO 常见且推荐的实现方式。

5. ref、old actor、old critic、reward（重要）、new actor、new critic获得的输入和输出

详细、清晰地给出ref、old actor、old critic、reward、new actor、new critic获得的输入和输出

（其中你需要明确给出reward的输出相当于给非结尾的token不附加reward模型打分，给response结尾附加reward模型打分，但是response每个token位置都有加入kl散度约束来作为该token的reward的一部分）

本问题的重点在于reward模型的输出究竟是一个序列还是一个标量）

个人理解：

reward模型接收prompt + response作为输入，

然后我们给response处的各token打分，

在这里我们要求reward模型给response非结尾处的token都打0分（无reward奖励），

只给response结尾处附上一个整体的reward打分。

实际上reward模型是可以做到逐token打分的，这里只是只取最后一个token生成的打分值（也就是对应整体的打分）而已！

这样，目前的rewards其实相当于一个[0, 0, ..., reward_score]的序列。

然后我们为rewards加上actor和ref模型之间的kl散度，

这样就得到了我们最终期望的rewards序列（也就是获得了response中每个token对应的reward打分）。

这样的设计公式如下：

"select * from blocks where id='20250624002126-0jv0w6s'"

目的是：

当时，我们更加关心Actor是否有在Ref的约束下生产token

当时，我们不仅关心Actor是否遵从了Ref的约束，也关心真正的即时收益

具体详见：（3）重新设计 R_{t}

以下是基于标准 RLHF + PPO 实现（以 TRL PPOTrainer 为例）的详细流程图，说明每个模型：reference model（ref）、old actor、old critic、reward model、new actor、new critic 在训练中的输入与输出，以及如何将 KL 散度约束与 reward 模型评分融入 token‑级别的 reward：

一、采集阶段（Rollout）：

模块	输入	输出
old actor（即当前策略）	Prompt（x）	Response tokens y = (y₁…yᴺ)，及其 log‑probs π_old(yₜ
reward model	Prompt+Response 完整序列 (x,y)	reward_score = r(x,y)（一个 scalar，仅在整个 response 结尾计算一次）

reward_score 只在 yᴺ（结尾 token）处被添加！！！
之前的每个 token t < N 暂无 reward 模型直接评分！！！

二、风控与评价阶段（Ref 前向 & Critic）：

reference model（ref）
- 输入：相同的 (x, y)
- 输出：每个生成 token 的 log‑probs π_ref(yₜ|x, y_<t)
- 用于计算 KL penalty，防止策略偏离原始语言模型(newfacade.github.io, en.wikipedia.org)。
old critic（value/value head）
- 输入：prompt + response 序列（x, y）
- 输出：每个 time‑step 的估值 V_old(x, y_<t)，用于后续优势估计。
  
  此处下标小于t的解释详见：7. 为什么PPO 中，critic 的输入使用的是当前时刻之前的上下文 (x, y_{<t})，而不是整条 response (x, y_{≤N})？

三、构造 token‑级 rewards + advantage：（重要）

对每个 token t：

reward from reward model：
- 如果 t = N（response 结尾），r_t = reward_score。
- 否则，r_t = 0。
KL penalty（每个 token 都计算）：
- klₜ = log π_old(yₜ) − log π_ref(yₜ)

综合 token reward：

随后使用 gamma 折扣累计至各步，得到 return-to-go R̂ₜ。

再计算优势：

Aₜ = R̂ₜ − V_old(x, y_<t)

四、PPO 更新阶段：

在一个批次内，使用下面步骤更新 actor 和 critic：

新 actor（new policy π_new）
- 输入：相同 prompt，生成整个 batch 的 y 并记录新 log‑probs π_new(yₜ)
- 使用 PPO-clip 目标函数更新：
  
  其中 (en.wikipedia.org)。
新 critic（new value V_new）
- 输入：prompt+response
- 输出：预测 V_new(x, y_<t)
- 最小化目标：均方误差：

流程总结图：

prompt x
 ├─▶ old actor ─▶ response y, actor log‑probs

拼接完整序列 (x,y)
 ├─▶ reward model ─▶ reward_score at token N
 ├─▶ reference model ─▶ ref log‑probs for every token

每个 token 的生成上下文 (x,y_{<t})
 └─▶ critic (old) ─▶ V_old per token

Compute per-token:
 rₜ = (t=N ? reward_score : 0)
 klₜ = log π_old(yₜ) − log π_ref(yₜ)
 Rₜ = rₜ − β·klₜ

Compute advantages:
Aₜ = R̂ₜ − V_old

PPO update:
 - new actor: optimize clipped policy loss using Aₜ
 - new critic: regress V_new toward R̂ₜ

总结要点：

Reference model：只做一次前向，输出 ref log‑probs（不会生成文本）。
Reward model：只对整个 response 结尾打分。
KL constraint：对每个 token 施加 log‑prob 差值惩罚。
Critic：为每个 time‑step 提供 baseline 估值用于优势计算。
Actor 更新：结合 token‑级 KL 惩罚和结尾的 reward 模型评分，通过 PPO clip 优化策略。

6. 给出清晰明确分层的ppo流程

以下是一个层级清晰、结构明确的 RLHF + PPO 流程，帮助梳理每个阶段各模型的输入输出及它们之间的关系：

第 1 层：数据采集（Rollout）

目的：使用旧策略生成回应并打标签。

输入：Prompt
模型：旧 actor（）
- 功能：采样响应
- 输出：sequence of tokens ，及对应 log-probs
模型：奖励模型（Reward model）
- 输入：拼接完整序列
- 输出：一组标量 reward score ，仅在结束时提供一次

第 2 层：评价与打分

目的：为每个 token 打分 —— 引入 KL 惩罚及计算 critic 的 baseline。

模型：Reference model（冻结 LM）
- 输入：完整序列
- 输出：每个生成 token 的 log-probs
模型：旧 critic（Value model）
- 输入：每个 token 的生成上下文
  
  此处下标小于t的解释详见：7. 为什么PPO 中，critic 的输入使用的是当前时刻之前的上下文 (x, y_{<t})，而不是整条 response (x, y_{≤N})？
- 输出：每个 time‑step 的状态价值估计

第 3 层：构造 Token‑级 Reward & Advantage

目的：根据模型输出构建 token‑级 reward，并计算 advantage。

KL 惩罚（每个 token）：
Reward 分配：
- 对所有，
- 对结尾 token ，
累积折扣收益（Return-to-go）：
优势估计（Aₜ）：

第 4 层：PPO 更新（Actor 和 Critic）

目的：依据 PPO 的目标函数更新策略与价值网络。

新 actor（）
- 输入：原 batch 的 prompt 序列
- 输出：新 log-probs
- 损失函数（PPO-Clip + KL penalty）：
  
  L_{\text{actor}} = \mathbb{E}_t \left[ \min \Big( r_t A_t,\; \text{clip}(r_t,1-\epsilon,1+\epsilon) A_t \Big) \right] - \beta\,\mathbb{E}_t[\text{kl}_t]
  
  其中
新 critic（）
- 输入：prompt + past tokens
- 输出：每 step 的新值估计
- 损失：

小结：

层级划分：Rollout → 评价打分 → 构造 reward → PPO 更新；
Token 级 Reward：每个位置都有 KL 惩罚；结尾 token 额外加 reward model 评分；
Actor & Critic：并行训练，actor 用 PPO clip + KL penalty，critic 用 MSE fitting return。

7. 为什么PPO 中，critic 的输入使用的是当前时刻之前的上下文 (x, y_{<t})，而不是整条 response (x, y_{≤N})？

个人理解：

如图中所示也可以看出，其实左边的value模型接收的输入是t时刻的状态，但是实际上一共有1~T个时刻！

所以我们可以理解为，这样写是要求value模型必须是一个causal因果模型，

value只能依赖当前状态（prompt + 已生成的可见的前文）去给当前状态打分，而不能看到未来的信息！因为它的任务是预估未来的信息。

但是在实际操作中，我们已经获得了prompt + actor给出的完整response，

因此我们在操作上，就是将整个序列塞给value作为输入！

不过我们又做了一个causal mask + teacher forcing的事情来让value打分。

其中：

causal mask是指，对于T长度的response，我们逐token打分，且当前token只能看到之前的tokens

teacher forcing是指，对于T长度的response，我们的输出不会影响输入（也就是说不是自回归的），我们只是一个一个token去给response中的所有token位置（状态）打分！从而获得一个values序列。

在 PPO 中，critic 的输入使用的是当前时刻之前的上下文 (x, y_<t)，而不是整条 response (x, y_≤N)，原因如下：

为什么是 y_<t 而不是 y_≤N：

模拟马尔可夫状态（Markov State）
在 RL 中，每个 time-step 的状态表示环境当前状况，即当前所见的历史信息。在文本生成中，step 的状态是 prompt 和已经生成的 tokens ，即 (x, y_<t)。
时间一致性
critic 的目标是预测从这个状态开始，到未来所有奖励的期望值。如果 critic 知道了后续 token（甚至结尾 token），它就“偷看未来”了，估值会过高，违反 causal consistency。
符合 Advantage/Gare 等估计机制
critic 项用来计算优势。这里的应严格基于当前时刻可见的上下文，这样才是合理的差值(ar5iv.labs.arxiv.org)。

总结：

状态设计：每个 token 对应一个状态，stateₜ = (prompt, 已生成 tokens)
critic 输入：
critic 图片：是未来回报的估计，不包含未来信息，保证模型的泛化能力和训练稳定性

批量对 prompt+付出的每个位置 y_<t 前缀做前向计算 critic，而不是用完整 response，才能保证估值的真实性和 RL 的因果正确性。

8. 在ppo实际操作中如何实现critic 的输入仅使用当前时刻之前的上下文 (x, y_{<t})？

再po一次第七个问题的个人理解：

个人理解：

如图中所示也可以看出，其实左边的value模型接收的输入是t时刻的状态，但是实际上一共有1~T个时刻！

所以我们可以理解为，这样写是要求value模型必须是一个causal因果模型，

value只能依赖当前状态（prompt + 已生成的可见的前文）去给当前状态打分，而不能看到未来的信息！因为它的任务是预估未来的信息。

但是在实际操作中，我们已经获得了prompt + actor给出的完整response，

因此我们在操作上，就是将整个序列塞给value作为输入！

不过我们又做了一个causal mask + teacher forcing的事情来让value打分。

其中：

causal mask是指，对于T长度的response，我们逐token打分，且当前token只能看到之前的tokens

teacher forcing是指，对于T长度的response，我们的输出不会影响输入（也就是说不是自回归的），我们只是一个一个token去给response中的所有token位置（状态）打分！从而获得一个values序列。

问题：

但是我们不是一次性生成了所有prompt + response的吗？所以具体critic只用y_<t打分是不是只需要用causal mask + teacher forcing即可？

是的，你的理解完全正确 ——在 PPO 中，新旧 critic 的输入方式可以通过 teacher forcing + causal mask 实现，只看历史 tokens 而不泄露未来信息。

为什么只用而不包括？

因果一致性（Causality）：critic 的目标是预测当前状态下（即 step t 时，已生成的上下文 = prompt + ）的价值，不应看到未来的对话内容。
避免“偷看”信息：如果 critic 知道后续 tokens，它就会过度拟合，无法正确估值，会导致优势计算不准确。

实现方式：只需一次前向，使用 teacher forcing + causal mask

因为你在 rollout 阶段已经生成了整个响应 sequence ，所以 critic 只要：
1. 以输入序列 [x, y_1, …, y_{t-1}, y_t] 前向，并
2. 用 causal mask 来确保当前 step 的预测不看未来 tokens，就等于在每个 t 步输入了 (x, y_{<t})。
这就是典型的 teacher forcing。不需要手动循环 t，只需一个 batch forward + causal mask，即可获得所有 time-step 的 value 输出。

小结：