极小模型复现R1思维链的失败教训与感悟

前言

ICML投稿后，立刻着手入门RL，花了不少时间学习RLHF。随后看到知乎上涌现出不少优秀的开源R1复现项目，忍不住想动手试试。当时主要盯上了两个热门项目：Huggingface的Open-R1和Logic-RL。Logic-RL基于Verl，模型推理和训练过程可以跨多卡分片，而Huggingface的GRPOTrainer则单独用一张显卡做vLLM推理。所以浅尝Open-R1做数学题训练后，很快把重心转移到了Logic-RL上。

手头只有四张降过功率的3090，于是拿0.5B的千问模型做实验——毕竟是小成本民科尝试，但过程中暴露出的问题还真不少。

探索0.5B模型在KK数据集上的强化学习训练

实验采用了qwen-0.5B的instruct模型——Logic-RL论文中提及instruct模型也能复现出思维链增长。选择instruct模型的主要原因是，base模型实在太难训练了。

1. 多余的reward会让模型变懒

首先沿用了Logic-RL原有的reward规则。按照规则，模型学会格式后就能获得一定奖励，但很快问题就来了：模型输出变短了。随后发现，模型几乎不关注回答是否正确，输出长度急剧下降到只剩几十个token。

于是赶紧调整规则——只有格式正确且回答正确时才给reward，其余一律最低分。但没想到模型依然只是应付式地写点思考内容，然后在answer tag里输出答案，似乎只要遵循thinking/response的格式，就会自动放弃真正的思考过程。后来索性去掉了格式reward中关于thinking/response的要求，这才在训练过程中顺利保留了模型的思考过程。

2. 模型很难直接学习3ppl以上的问题

0.5B模型可能太小了，直接混合3ppl—7ppl的数据集训练，结果reward一直在最低分附近震荡，没过多久就开始输出胡言乱语。训练开始没多久就发现输出长度爆炸式增长——本以为是长思维链的苗头，结果却是模型错误预测token导致的胡言乱语。

于是转换了2ppl的数据集，让模型先在2ppl上学习10个step，接着在3ppl上跑20个step，然后依次换到4ppl（10 step）、5ppl（10 step），最后在6ppl上进行长RL训练。这种课程学习式的推进方式，在每个阶段结束后保存模型，再加载到新训练中——相当于reference model不断被更新。

过程中确实观察到一些有意思的现象，比如模型会进行错误检查：

虽然推理过程本身可能并不严密……还有一些输出没有保存下来，比如语言混杂、用数学方法解逻辑题、以及用蕴含树来求解的过程，也都有出现过。

3. 模型总是会收敛到一个极短的推理过程

这也是为什么说复现是失败的。尽管通过前面的调整，模型能顺利学到6ppl的问题上，但推理过程总会变得极为简单。分别多次尝试在预热训练（前面提到的课程学习）后，在5ppl、6ppl或者混合数据集上训练，结果都出现了思维链随着准确度上升而下降的现象。

观察模型输出，它最后都收敛到一个固定的、甚至是错误的推理模式：

模型的回答固定为：总起，然后一步一步推理；先重复每个人的话，紧接着做推理；给出答案；在answer tag里给出答案。

但如果仔细检查推理过程，会发现这些推理是错误的，只是答案碰巧对了。比如第四条“Since Aria is a knight, Evelyn must be a knight”，第五条里“Aryan”这个名字根本就没出现过。当然最明显的是，推理过程得出“Aiden is a kna ve”，而答案却是“Aiden is a knight”，前后完全对不上。

虽然Logic-RL论文中Instruct模型也经历过输出长度下降后再上升的过程：

但这里下降之后并没有再上升——在32次rollout中，模型的输出几乎一模一样，最短回答和最长回答已经收敛，模型不再探索新的可能性，熵已经降到底了。

可能原因的讨论

对于rule based reward + RL训练的理解是，这个过程很像是“抽签+筛选”。如果抽到了正确的回答，模型就知道这次做对了，会继续往这个方向靠；如果回答错误，就会被惩罚、被筛选掉。在反复抽签的过程中，模型的某些行为会被保留并强化，另一些会被抛弃。

那么首先，筛选过程可能不准确——比如某次回答中模型不思考或胡乱思考，直接蒙对答案，得到了reward；另一次回答做了详尽且前后一致的推理，但答案不幸错了，那么这种长思考行为就会被筛掉。

对于简单问题，小模型可以通过简短推理甚至直接蒙答案来获取reward，这些行为都会被保留。但对于难题，小模型一开始会尝试用长思维链解决，但因为能力不足总是答不对，长思考的行为就被一点点筛选掉了。

总的来说，感觉是抽不到小模型用长思维链做对题的“签”，于是思维链只能收敛到很短。而直接给答案猜对的概率反而可能更大，模型因此几乎放弃了思考过程，直接去学从prompt到答案的映射。随着训练进行，模型在val set上的准确度确实在上升——在我的训练步数内，5ppl能达到33%，6ppl能达到22%，且尚未饱和。所以它是有能力做对题的，但肯定不是依靠真正的思维链。

而大模型本身就藏有“长思维链+正确答案”的潜力，这个行为能顺利被保留并强化。在训练后期，简单题（仅需一次前向推理就能解决）被学完，当rollout出模型依靠更长思维链解决难题的样本后，自然就会往长思维链方向上靠。

总结

总的来说，这几轮实验都没成功。模型太小肯定是个关键瓶颈。换个大一点的模型再试试吧——四张3090不知道还能不能撑得住。

毕竟刚接触RL，很多东西都是速成的，理解上难免有偏差，还请各位不吝指正。

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