VERL的损失函数计算方式

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def agg_loss(
    loss_mat: torch.Tensor,
    loss_mask: torch.Tensor,
    loss_agg_mode: str,
    dp_size: int = 1,
    batch_num_tokens: Optional[int] = None,
    global_batch_size: Optional[int] = None,
    loss_scale_factor: Optional[int] = None,
):
    """
    Aggregate the loss across global batch to ensure the loss is invariant to fsdp/megatron parallelism.

    NOTE: The returned loss has different behaviors for different backend:
    - FSDP: the loss is directly used for backward.
    - Megatron: the loss should be scaled by `num_microbatches` and `cp_size` for pp schedule.

    Args:
        loss_mat: micro batch loss matrix, (bs, response_length)
        loss_mask: micro batch loss mask, (bs, response_length)
        loss_agg_mode: method to aggregate the loss matrix into a scalar
        dp_size: data parallel size
        batch_num_tokens: number of valid tokens in global batch
        global_batch_size: global batch size
        loss_scale_factor: scale factor for "seq-mean-token-sum-norm" mode. If None, uses loss_mask.shape[-1].
            Set this to a constant value to ensure consistent normalization throughout training.

    Returns:
        loss: `a scalar torch.Tensor`
            aggregated loss
    """
    if loss_agg_mode == "token-mean":
        if batch_num_tokens is None:
            batch_num_tokens = loss_mask.sum()
        loss = verl_F.masked_sum(loss_mat, loss_mask) / batch_num_tokens * dp_size
    elif loss_agg_mode == "seq-mean-token-sum":
        seq_losses = torch.sum(loss_mat * loss_mask, dim=-1)  # token-sum
        seq_mask = (torch.sum(loss_mask, dim=-1) > 0).float()  # exclude fully masked sequences
        if global_batch_size is None:
            global_batch_size = seq_mask.sum()
        loss = verl_F.masked_sum(seq_losses, seq_mask) / global_batch_size * dp_size  # seq-mean
    elif loss_agg_mode == "seq-mean-token-mean":
        seq_mask = torch.sum(loss_mask, dim=-1)  # per-sequence token count
        seq_losses = torch.sum(loss_mat * loss_mask, dim=-1) / (seq_mask + 1e-8)  # token-mean
        seq_mask = (seq_mask > 0).float()  # exclude fully masked sequences
        if global_batch_size is None:
            global_batch_size = seq_mask.sum()
        loss = verl_F.masked_sum(seq_losses, seq_mask) / global_batch_size * dp_size  # seq-mean
    elif loss_agg_mode == "seq-mean-token-sum-norm":
        seq_losses = torch.sum(loss_mat * loss_mask, dim=-1)
        if loss_scale_factor is None:
            loss_scale_factor = loss_mask.shape[-1]
        loss = torch.sum(seq_losses) / loss_scale_factor
    else:
        raise ValueError(f"Invalid loss_agg_mode: {loss_agg_mode}")

    return loss

这段代码定义了一个损失聚合函数 agg_loss，主要用于在大规模分布式训练（如 FSDP 或 Megatron-LM）中，将不同 GPU 上的微批次（micro-batch）损失转换成一个全局一致的标量损失。

根据 loss_agg_mode 的不同，损失的计算逻辑可以分为以下四种模式：

1. `token-mean` (按 Token 取平均)

这是语言模型训练中最常用的模式（例如标准的交叉熵损失）。

计算逻辑：将所有有效 token 的损失加总，然后除以全局总的 token 数量。
数学表达：
特点：每个 token 对梯度的贡献是平等的。如果一个序列很长，它对总损失的影响就比短序列大。

2. `seq-mean-token-sum` (序列间平均，序列内求和)

这种模式先计算每个序列的总损失，再对序列维度取平均。

计算逻辑：
1. 对每个序列（row），把所有有效 token 的损失加在一起。
2. 对所有序列的结果取平均值（除以全局 Batch Size）。
特点：它对 Batch 中的每个"样本"给予平等的权重，而不论序列的长短。如果序列 A 有 100 个 token，序列 B 有 10 个 token，它们在最终 loss 中的权重是一样的。

3. `seq-mean-token-mean` (序列间平均，序列内也平均)

这种模式在两个层面上都进行了归一化。

计算逻辑：
1. 对每个序列，先计算其内部有效 token 的平均损失。
2. 再对这些"平均后的序列损失"计算全局平均。
特点：这是一种双重平均。它不仅让每个序列对梯度的贡献平等，还消除了序列长度对单个序列内部损失数值大小的影响。通常用于某些特定的强化学习（RLHF）场景或序列长度差异极大的任务。

4. `seq-mean-token-sum-norm` (带固定缩放因子的序列求和)

这是一种变体，通常为了保持梯度在不同长度设置下的数值稳定性。

计算逻辑：
1. 将当前 micro-batch 的序列损失求和。
2. 除以一个固定的缩放因子 loss_scale_factor（通常是最大序列长度）。
特点：它不像前几种模式那样动态地除以实际存在的 token 数或序列数，而是除以一个预设的常数。这能保证在训练过程中，损失函数的量级（Scale）不会随着 Batch 中 Padding 的多少而剧烈波动。

模式对比总结

模式	侧重点	适用场景
token-mean	每个 Token 权重平等	预训练（Pre-training）、指令微调（SFT）
seq-mean-token-sum	每个序列权重平等	序列级别任务，不希望长序列主导梯度
seq-mean-token-mean	极度平滑序列长度差异	强化学习、或者对 loss 稳定性要求极高时
seq-mean-token-sum-norm	固定缩放，数值稳定	分布式并行优化，防止动态 mask 导致梯度跳变

代码中的 `dp_size` 说明

你会发现前三种模式都乘以了 dp_size (Data Parallel Size)。这是因为在分布式训练中，每个进程只计算了自己那部分数据的 sum / global_count。为了在反向传播时得到正确的全局梯度平均值，需要通过这个系数来抵消分布式环境下求和与平均的比例关系。

您是正在调试 verl 框架（一个常用的强化学习训练框架）的代码吗？如果是的话，通常 PPO 的策略损失（Policy Loss）会偏向使用 token-mean。

dapo用的哪一种？

在 verl 框架（以及更广泛的偏好对齐算法中），DAPO (Decoupled Clip and Dynamic Sampling Policy Optimization) 或类似的偏好优化算法默认通常使用：

`token-mean` (按 Token 取平均)

这是目前的主流推荐配置，原因如下：

细粒度学习 ：DAPO 在设计上强调"Token-level Policy Graduate Loss"（Token 级别的策略梯度损失）。使用 token-mean 能够确保每一个生成的 token 对梯度的贡献是平等的，这有助于模型更精准地学习哪些词导致了奖励的提升。
官方推荐 ：根据 verl 的官方文档和最佳实践，对于 DAPO 和最新的 GRPO 变体，建议使用 token-mean。文档中明确提到："Setting loss_agg_mode to token-mean will mean the loss across all the tokens in all the sequences in a mini-batch."（将模式设置为 token-mean 意味着损失将跨越微批次中所有序列的所有 token 进行计算）。
算法演进 ：早期的 GRPO 或某些 RL 算法可能使用 seq-mean-token-mean 来复现原始论文的行为（为了让不同长度的回复在 batch 中权重一致），但在实际大规模微调中，token-mean 往往能带来更稳定的收敛效果，因为它不会因为某个序列特别短而人为放大该序列中单个 token 的梯度。

如何在配置中确认？

如果你正在查看 verl 的配置文件（如 .yaml 文件），通常可以在 actor 的部分看到类似设置：

YAML

复制代码

actor_rollout_ref:
  actor:
    loss_agg_mode: "token-mean"  # DAPO 默认推荐值

总结

DAPO 默认/推荐： token-mean
为什么要选它： 保证梯度在 Token 层面的一致性，符合 DAPO 细粒度优化的逻辑，且在大模型分布式训练中数值最稳定。

您是想调整 loss 计算方式来解决模型训练不收敛的问题，还是在做多机多卡的速度优化？

seq-mean-token-sum和token-mean感觉区别不大啊？

从数学公式上看，它们确实很像，但在分布式训练 和序列长度不均的情况下，它们的梯度行为有显著区别。

我们可以通过一个简单的例子对比一下。假设你的 Batch 里只有两个序列：

序列 A：100 个有效 token。
序列 B：10 个有效 token。

1. `token-mean` (权重随长度线性增长)

它把所有序列看作一个超长的 Token 串。

计算逻辑 ：
实质：序列 A 的权重是 100/110，序列 B 的权重只有 10/110。
直观感受 ：序列 A 的梯度比 B 强 10 倍。如果你的数据里有极长和极短的回复，长回复会主导整个模型的更新方向。

2. `seq-mean-token-sum` (序列权重平等)

它强制每个样本（序列）对梯度的贡献是一样的。

计算逻辑 ：（实际上代码里是先求和再除以全局 global_batch_size，效果一致）。
实质：序列 A 和序列 B 各占总 Loss 的 50%。
直观感受 ：虽然序列 B 只有 10 个词，但它和 100 个词的序列 A 平起平坐。

核心区别总结

特性	token-mean	seq-mean-token-sum
谁更重要？	长序列更重要（Token 越多权重越大）	每个样本都一样重要
梯度稳定性	比较稳定，因为分母是总 Token 数	如果某个序列特别短且 Loss 异常，可能会产生梯度爆炸
训练侧重	侧重于学习把每一个词预测对	侧重于把每一个完整的句子/回答写好
典型算法	GPT 预训练、SFT	强化学习（如 PPO/DAPO），因为每个完整回答对应一个 Reward

为什么你会觉得"区别不大"？

如果你训练时的 Padding 很少 ，或者所有序列的 长度非常接近（比如都截断到了 512），那么这两者的分母和缩放比例几乎是等价的，计算出来的 Loss 确实差别很小。

但在 RLHF 阶段，模型生成的回复长度波动很大（有的思维链 CoT 回复 2000 词，有的拒绝回答只有 10 词）：

用 token-mean，模型会拼命学习如何优化那个 2000 词的长回复。
用 seq-mean-token-sum，模型会同等对待这长、短两个回答。

建议：

如果你在做 DAPO，且数据集中回复长度分布不均，建议坚持用 token-mean。因为它在分布式环境下（不同卡上的 token 数量不同时）计算出的梯度方向最稳健。

你想看下这两种模式在多卡并行（FSDP/Megatron）时是如何处理不同卡之间数据不平衡的吗？

Dr.GRPO里面用的什么?

在 verl 框架中，Dr.GRPO (即 "GRPO Done Right") 默认使用的是：

`seq-mean-token-sum-norm` (带固定缩放因子的序列求和)

这是 Dr.GRPO 论文和 verl 框架针对该算法专门推荐的模式。

为什么 Dr.GRPO 要用这种模式？

Dr.GRPO 相比于原始的 GRPO，核心改进之一就是消除"长度偏置（Length Bias）"。我们可以对比一下：

原始 GRPO (seq-mean-token-mean)：
- 做法：先对每个序列内所有 token 的 loss 取平均，再在序列间取平均。
- 问题：这会导致"短答案"的梯度被异常放大（因为分母小），模型为了降低 loss，会倾向于生成更长的回复来稀释单个 token 的 loss。
DAPO (token-mean)：
- 做法：所有 token 平等，除以当前 batch 的总有效 token 数。
- 问题：虽然缓解了长度偏置，但分母是动态的（取决于当前采样出了多少 token），这在分布式训练中会导致梯度不稳定性。
Dr.GRPO (seq-mean-token-sum-norm)：
- 做法：将所有 token 的 loss 求和，然后除以一个固定的常数 （通常是配置中的 max_prompt_length + max_response_length 或者一个预设的 loss_scale_factor）。
- 优势：
  - 无偏性：它不再除以动态的 token 数量，从而保证了梯度的期望值不会因为生成长度的变化而产生偏差。
  - 惩罚一致性 ：对于错误的 token，无论它出现在长回复还是短回复中，其梯度惩罚的力度是绝对一致的。

配置建议

如果你想在 verl 中完全复现 Dr.GRPO 的效果，除了设置 loss_agg_mode，通常还需要配合以下参数：

配置项	Dr.GRPO 推荐值	作用
`loss_agg_mode`	`"seq-mean-token-sum-norm"`	使用固定因子归一化，消除长度偏置
`use_kl_loss`	`False`	Dr.GRPO 通常不直接把 KL 加在 Loss 里，而是作为 Reward 惩罚
`norm_adv_by_std`	`False`	甚至可能关闭优势函数的标准差归一化（视具体实现而定）

总结

如果你追求训练最稳定、逻辑最严密 的 Dr.GRPO 复现，请使用 seq-mean-token-sum-norm。
如果你只是普通的 RLHF 或 SFT，token-mean 通常是效果和性能最平衡的选择。

你是准备在 DeepSeek R1 这种推理模型上尝试 Dr.GRPO 吗？如果是的话，这种 Loss 聚合方式对防止模型变得"越来越啰嗦（Verbosity Bias）"非常有帮助。

在 verl 框架以及 DeepSeek 相关的技术演进中，GSPO (Group Relative Policy Optimization) 本质上是 GRPO 的一个变体（有时在代码实现中，GSPO 指代加入了更严格组内优势规范化的版本）。

对于 GSPO，它通常遵循与 Dr.GRPO 相同的哲学，即使用：

`seq-mean-token-sum-norm` (或者在某些实现中为 `token-mean`)

但最关键的点不在于 token-sum 还是 token-mean，而在于它如何处理**组内（Group）**的归一化。

GSPO 的核心逻辑区别

GSPO 和 GRPO 的核心在于**"组内相对比较"**。假设一个 Prompt 生成了 $G$ 个回答（一个 Group）：

优势计算（Advantage）：

GSPO 会计算这 $G$ 个回答的奖励（Reward），然后减去这组的平均值，再除以标准差。
损失聚合（Loss Aggregation）：

由于 Advantages 已经在组内进行了归一化，梯度的幅度已经通过 $R$ 的相对差异控制住了。此时，为了防止长度偏置（Length Bias），GSPO 倾向于使用 seq-mean-token-sum-norm。

为什么 GSPO 特别依赖这种 Loss 聚合？

如果你在 GSPO 中使用标准的 token-mean，会发生以下情况：

长答案陷阱 ：如果一组回答中，一个正确的答案非常长，而一个错误的答案非常短。在 token-mean 下，长答案的每一个 token 贡献的梯度虽然被总数平均了，但因为它 token 多，总的梯度更新量依然可能主导模型，导致模型学会"通过变长来骗取更高分"。
Dr.GRPO 的修正 ：Dr.GRPO（以及改进后的 GSPO）通过固定分母的 seq-mean-token-sum-norm，确保无论模型生成多长，梯度在 token 维度的"力度"是恒定的。

如何选择？

在 verl 中运行 GSPO 时，你可以根据你的目标选择：

你的目标	推荐模式	原因
严谨复现 DeepSeek R1 风格	`seq-mean-token-sum-norm`	彻底消除长度对梯度的不公平贡献
常规强化学习训练	`token-mean`	实现最简单，在大多数任务中收敛最快
模型回复长度非常固定	`seq-mean-token-sum`	逻辑简单，各样本权重绝对平等

总结

GSPO 在最新实践中首选 seq-mean-token-sum-norm。

它的核心目的是：通过组内比较解决"好坏"问题，通过固定因子归一化解决"长短"偏置问题。

你是发现使用默认设置训练时，模型的回复变得越来越长（Verbosity Explosion）了吗？如果是这样，切换到 seq-mean-token-sum-norm 通常能立即缓解这个问题。

VERL的损失函数计算方式

1. token-mean (按 Token 取平均)

2. seq-mean-token-sum (序列间平均，序列内求和)

3. seq-mean-token-mean (序列间平均，序列内也平均)

4. seq-mean-token-sum-norm (带固定缩放因子的序列求和)