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【RL系列】StepFun之Open-Reasoner-Zero

news 2025/7/12 5:00:17

1. 简介

开源了一个大规模RL训练框架之Open-Reasoner-Zero，仅使用vanilla PPO，GAE中参数 $\lambda =1, \gamma =1$ ，rule-based reward，不需要KL regularization就可以增加response length和benchmark上的指标。跟DeepSeek-R1-Zero表现差不多。
在这里插入图片描述

主要贡献：
- 开源了一个基于base LLM的large-scale RL的训练框架。
- 分享了实验分析及教训。
- 开源了完整的训练代码，参数，数据，模型权重等。

2. Basic Settings

base model：Qwen2.5-7B，Qwen2.5-32B
SFT：没有经过任务finetune
框架：基于openRLHF开发
prompt：见下图
Dataset
- 数据：考虑数据的数量（quantity），多样性（diversity）和质量（quality）。
- 搜集和清洗过程：
  - 搜集包括AIME(up to 2023)，MATH，Numina-Math，Tulu3 MATH，OpenR1-Math-220k等其他开源数据集。为了保证数据集的难度，在AMC，AIME，Math，Olympiads和AoPS等搜集数据作为难的prompts。
  - 使用编程方式合成一些额外的推理任务数据。
  - 过滤掉一些rule-based reward function评估不好的数据。
  - 训练一些模型过滤数据，用来过滤通过比例过高或零通过的数据。
  - 数据集大小：129K
  - 通过训练一个模型辨别一些困难的样本（64次回答，回答对的个数少于4），搜集到了13k的prompts，然后用于模型最后的训练（100 additional steps）。
Reward Function
- 只有rule-based reward，没有format rewards。rule-based reward计算是抽取之间的内容，用于跟reference answer对比。对于跟reference answer完全一致的anser给1，其他给0。
- 虽然没有format reward，但是模型能够很快的学习到格式。并且实验证明，复杂的reward设计是没有必要的，甚至可能会造成reward hacking。
RL算法
- 使用PPO算法，目标函数为：

3. Key Finding

RL Algorithm Key Implementations：vanilla PPO算法就能训练的很好，GAE参数在训练中很重要，当 $\lambda$ =1.0， $\gamma$ =1.0，训练稳定性和效果都是最佳。
Minimal Reward Function Design：简单的reward设计效果就很好，可以避免reward hacking
Loss Function：没有KL-based regularization。
Scale up Training Data：scaling up data quantity and diversity至关重要。

4. 实验

训练细节：
- 用Qwen-2.5 base model初始化policy和critic model。
- value head 随机初始化 $\mu(-\sqrt{5}, \sqrt{5})$ ，without bias term。
- policy和critic在训练过程中，没有共享网络。
- policy和critic都使用AdamW with $\beta=[0.9, 0.95]$ ,并且没有weight decay。
- learning rate：policy为 $1*10^{-6}$ ，critic为 $5*10^{-6}$
- learning rate scheduler：constant learning rate with linear warm-up of 50 optimizer steps。训练中采用sample packing。
- 每个生成步骤包含128个prompts，每个prompt生成64个responses。生成temperature和top-p为1。严格执行on-policy，每个生成对应一次optimization step。针对critic model，对off-policy updates不是很敏感，所以将experiences分成12个mini-batches，每个iteration执行12次optimization steps。
- 在训练中，使用batch level advantage normalization。
- 针对32B模型，采用退火机制，在训练最后阶段，使用上面提到的困难样本训练模型，learning rate采用linear decay schedule，在100个step降低到 $3*10^{-7}$
- 训练中，没有任何的KL-related regularization 或 entropy bonuses。
实验结果
- 从上面两个图中，可以看出模型随着训练突然变好，有突现的推理能力。
- 从上图中可以看出，模型是通过思考得到正确的答案。并且有Aha Moment。
- 从上图中可以看出， $\lambda$ 参数和KL的消融实验结果。
- 从上图中，可以看出训练数据大小对效果的影响。
- 从上图中可以看出，模型大小对效果的影响。

5. 总结

The bitter lession：模型指标的改进主要靠scale of training data，model size及training iterations，而不是复杂的设计。最重要的事情是怎么设计一个简单有效的RL算法，然后scale up the training process。
GAE中参数 $\lambda=1.0，\gamma=1.0$ 比较好。
训练过程中，不使用KL散度和entropy bounses比较好。
简单rule-based reward比较好，容易避免reward hacking。
数据集的质量，多样性，数量对训练结果影响很大。