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文章分享了使用RLHF解决大模型Text-to-SQL任务中"幻觉"问题的实战经验。提出SFT冷启动+PPO强化学习的两阶段训练方法，创新引入Router模型分解问题为路径选择和查询生成两步。通过保守PPO配置和分层奖励设计，路由准确率从35%提升至89%，端到端执行成功率从80%提升至90%。强调RL难点在于环境和奖励设计，而非模型实现，并提供丰富的工程实践经验和故障排查指南。

本文：不讲虚的，只讲我怎么踩坑、怎么定位、怎么改进。

封面图

先讲一个真事：大模型很自信，但它“路痴”

好不容易搭了个项目系统助手 Agent，随口问一句：

“查一下海外某项目的合同变更记录”

我们接入的通用大模型（当时用的是 Qwen-72B 一类）非常自信地生成查询：直接查contract_change_log，再用项目名过滤。

结果：空（查无数据）。

为啥？因为在我们的业务数据库里，"项目"和"变更记录"并没有直接关联。这货直接跳过了project → contract → change_log的关联路径。

就好比你问路，它告诉你"往前走就到"，但压根没提中间得先过一座桥。

大模型很聪明，但它不懂你家业务数据库的"交通规则"。它会"幻觉"出看似合理但实际无法执行的查询路径。

这种问题，Prompt 调了几十版也没彻底解决。

失败案例对比

后来我们换了个思路：不让它直接生成查询，先让它学会"认路"。

一分钟速览（赶时间看这一段就够了）

关键点	一句话
问题本质	Text-to-MQL 里最难的不是写语法，是选对"多跳路径"
方案	加一个Router：先输出`(Anchor, Target, Via)`，再交给生成器按路写查询
冷启动	先 SFT 再 PPO，否则前 ~20k steps 基本在瞎蒙，正奖励几乎拿不到
稳定性	PPO 必须保守：低 lr + 低 vf_coef + 严 KL 熔断 +（必要时）冻结 backbone
奖励设计	不做反作弊，模型会钻空子：动态加权 + 条件发放

最终效果：

路由准确率：35% → 89%（提升 53%）
端到端执行成功率：80% → 90%

如果你也在做 RL 微调，或者被 PPO 训练崩溃折磨过，往下看。

一、问题拆解：为什么大模型会"走错路"？

我们做的是 Text-to-MQL（自然语言转mongodb数据库查询）。

大模型直接生成查询时，常见翻车可以粗暴分三类（这里是我们线上的高频占比观测）：

失败类型	例子	占比
表选错	该查项目表，它去查合同表	~40%
路径断裂	跳过中间关联表，直接查目标表	~35%
语法对但结果空	运行没毛病，但业务上查不到东西	~25%

这类问题不是"模型不会写查询"，而是它不懂你业务 Schema 的物理法则。

SFT（监督微调）能教会它"这道题的答案是什么"，但教不会它"为什么必须走这条路"。

技术假设

我们的技术假设：

SFT 擅长"模仿分布"，但在强约束逻辑任务存在上限。引入环境反馈（RL Reward）后，模型可通过试错优化不可微目标：合法路径、执行成功率、低空结果率。

二、我们的方案：先"认路"，再"开车"

与其让大模型一步到位生成查询，不如拆成两步：

┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────┐│ 用户问题 │ ──▶ │ Router 模型 │ ──▶ │ Generator │ ──▶ 查询结果│ + Schema 信息 │ │ 输出路径三元组 │ │ 生成 MQL │└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────┘

Router 只做一件事：告诉后面的生成器"走哪条路"。

输出就三个字段：

Anchor：从哪张表出发
Target：最终查哪张表
Via：中间要经过哪些表（可以为空）

早期验证：路由层真的有用吗？

在正式开干之前，我们先做了个小规模 A/B 测试：

方案	$lookup 场景准确率	空查询数
Baseline（直接生成）	80/100 (80%)	20
注入路由约束	95/100 (95%)	5

结论很清楚：路由决策层对执行质量有直接贡献。

这给了我们信心：方向对了，值得继续投入。

三、RL 热身：用 LunarLander 建立直觉（附可跑代码）

在正式上强化学习训练落地讲解之前，我强烈建议大家先用游戏环境练练手。不是为了炫技，是为了建立直觉——理解 RL 的反馈循环到底是怎么回事。

3.1 为什么推荐 LunarLander？

这是 HuggingFace Deep RL Course 的入门环境，优点是：

状态空间小、训练快（几分钟就能看到效果）
奖励信号直观（落地成功 +100，坠毁 -100）
方便你亲手调 Reward，体会"奖励设计"的威力

3.2 动手实践指南

Step 1：跑通官方 Demo

👉 HuggingFace 官方教程：(https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/en/unit1/hands-on)

这个 Notebook 可以直接在 Colab 跑，10 分钟内你就能看到一个小飞船学会降落。

Step 2：尝试自己改 Reward

官方 Demo 用的是环境默认奖励。但真正的 RL 工程，核心就是设计你自己的奖励函数。

我写了一个可配置的 Reward Wrapper，你可以用它来做对比实验：

📦 点击展开：可配置奖励的 LunarLander 代码```plaintext

可配置奖励包装器from dataclasses import dataclassimport numpy as npimport gymnasium as gym@dataclassclass RewardConfig: # 势能型稠密项（基于状态） w_distance: float = 0.0 # 距离着陆区的负权（越近越好） w_velocity: float = 0.0 # 速度幅值的负权（越慢越好） w_angle: float = 0.0 # 姿态角度的负权（越正越好） w_legs: float = 0.0 # 腿接触正项（每条腿 +1） # 推进器代价（离散动作：0无操作,1左侧推,2主推,3右侧推） penalty_main: float = 0.0 penalty_side: float = 0.0 # 是否替换原始 reward replace_reward: bool = False scale: float = 1.0class RewardShapingWrapper(gym.Wrapper): “”" 记录奖励分量到 info[‘reward_components’] 可选地以自定义加权合成为新的 reward “”" definit(self, env: gym.Env, config: RewardConfig): super().init(env) self.cfg = config def _decompose(self, obs: np.ndarray, action) -> dict: x, y, vx, vy, angle, v_angle, l_leg, r_leg = obs[:8] return { “distance”: -float(np.sqrt(xx + yy)), “velocity”: -float(np.sqrt(vxvx + vyvy)), “angle”: -float(abs(angle)), “legs”: float((l_leg > 0.5) + (r_leg > 0.5)), “pen_main”: float(action == 2), “pen_side”: float(action in [1, 3]), } def step(self, action): obs, reward, terminated, truncated, info = self.env.step(action) comps = self._decompose(obs, action) shaped = ( self.cfg.w_distance * comps[“distance”] + self.cfg.w_velocity * comps[“velocity”] + self.cfg.w_angle * comps[“angle”] + self.cfg.w_legs * comps[“legs”] - self.cfg.penalty_main * comps[“pen_main”] - self.cfg.penalty_side * comps[“pen_side”] ) * self.cfg.scale info[“reward_components”] = {**comps, “env_reward”: reward, “shaped”: shaped} if self.cfg.replace_reward: reward = shaped return obs, reward, terminated, truncated, info# 配置1：仅记录，不改变原始奖励log_only = RewardConfig()# 配置2：自定义奖励（鼓励稳、慢、省油）custom_cfg = RewardConfig( w_distance=100.0, w_velocity=150.0, w_angle=50.0, w_legs=10.0, penalty_main=0.3, penalty_side=0.03, replace_reward=True,)# 分别训练，对比 GIF 效果import imageio.v2 as imageiofrom stable_baselines3 import PPOENV_ID = "LunarLander-v2"TOTAL_STEPS = 200_000SEED = 42def make_env(cfg, render_mode=None): env = gym.make(ENV_ID, render_mode=render_mode) return RewardShapingWrapper(env, cfg)def train_and_save(cfg, model_path): env = make_env(cfg) model = PPO(“MlpPolicy”, env, verbose=0, seed=SEED) model.learn(total_timesteps=TOTAL_STEPS) model.save(model_path) env.close()def record_gif(cfg, model_path, gif_path, max_steps=1000, fps=30): env = make_env(cfg, render_mode=“rgb_array”) model = PPO.load(model_path, env=env) obs, _ = env.reset(seed=SEED) frames = [env.render()] for _ in range(max_steps): action, _ = model.predict(obs, deterministic=True) obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action) frames.append(env.render()) if terminated or truncated: break env.close() imageio.mimsave(gif_path, frames, fps=fps)# 方案A：默认奖励（仅记录）train_and_save(log_only, “ppo_default”)record_gif(log_only, “ppo_default”, “ppo_default.gif”)# 方案B：自定义奖励train_and_save(custom_cfg, “ppo_custom”)record_gif(custom_cfg, “ppo_custom”, “ppo_custom.gif”)

用上面的代码，你就可以对比"默认奖励" vs "自定义奖励"两种奖励策略下小飞船的强化学习训练效果了。 ### 3.3 这一步的核心收获 通过这个热身，你会建立几个关键直觉： | 直觉 | 说明 | | --- | --- | | **Reward 决定行为** | 你设计什么样的奖励，模型就往什么方向优化 | | **稠密 vs 稀疏** | 只给终点奖励（稀疏）学得慢，过程奖励（稠密）学得快但容易被 hack | | **反馈循环** | `Env.step() → Reward → Update → Env.step()...` 这个循环是 RL 的核心 | > 📌 **Key Takeaway**：RL 的难点不是写模型，是**写环境与奖励**。 ### 3.4 不同RL算法下lunarlander的效果对比 用上面的代码，我们还对比了四种不同的RL算法训练策略在相同训练steps下lunarlander的训练效果。： ![](http://cdn.zhipoai.cn/97c9df42.jpg) Demo 结果 ![](http://cdn.zhipoai.cn/7699b0a6.jpg) **直观感受**：不同的强化学习训练算法，训练出来的模型风格也是完全不同。 --- 四、数据与环境：我们构建的"物理世界" ------------------- RL 训练离不开一个靠谱的环境。我们花了不少精力在这一块。 ### 4.1 业务物理法则（动作空间边界） | 维度 | 数值 | 说明 | | --- | --- | --- | | 核心 Schema | 12 张表 | Project/Contract/Delivery/Construction… | | 合法路径 | **42 条** | 脚本穷举，Router 动作空间上界 | 为什么要穷举？**减少无效探索，把 Schema 约束变成可学习信号。** ### 4.2 数据流水线 ```plaintext 种子生成(Gemini) → 语义增强(Qwen-72B) → 实体填充(Qwen-72B) → 566条样本 ↓ ↓ ↓ 42路径×3种子问题 按难度分级采样 60%真实/40%模糊

AI合成数据生成管线

4.3 数据分布（直接影响 Reward 策略）

类别分布	优先级分布
类别	优先级

4.4 环境建模

💡环境基于真实业务逻辑构建，包含以下三个核心组件：

组件	描述
Schema 信息	12 张表的结构定义与外键关系
路径规则	42 条合法路径的校验逻辑
执行反馈	路径匹配度、语法正确性、结果有效性

五、两阶段训练：SFT 冷启动 + PPO 强化

5.1 为什么需要 SFT 冷启动？

这是我踩的第一个大坑。

一开始我想：既然最终要用 RL，能不能直接 RL 起手？

结果是：前 2 万步，模型基本在"瞎蒙"，几乎拿不到有效的正奖励。

冷启动前后对比

原因很简单：动作空间虽然不大（42 条合法路径），但随机探索命中正确答案的概率太低了，尤其是多跳场景。

正确姿势：

Phase 1（SFT）：先把准确率拉到一个可用起点（比如接近 80%）
Phase 2（PPO）：在 SFT 基础上做策略优化

两阶段训练

用一个比喻来说：

先让实习生背熟操作手册，再让他在模拟环境中实战。

💡Trick：如果 Base-RL 效果想更进一步，可以先用 base-RL 拒绝采样一批样本，对 Base 模型做简单冷启动微调，再继续 RL。

5.2 SFT vs RL：工程视角对比

SFT vs RL：工程视角对比

SFT 和 RL 的本质区别：

场景	SFT 局限	RL 优势
对齐人类偏好	难以标注"什么是好回答"	只需打分即可训练
优化不可微指标	BLEU/ROUGE 无法反向传播	任意指标可作为 Reward
探索能力	只能模仿训练数据	能发现训练集没有的好策略

5.3 模型架构：三头分类 + 一个 Value Head

策略模型的架构

关键设计决策：

决策	理由
部分冻结 Backbone	防止 RL 初期梯度破坏预训练特征
三头独立	与 SFT 结构一致，可直接加载权重
共享 Backbone	减少参数，但 Critic 梯度会回传（⚠️ 坑点）

💡Trick：初始化 PPO 时，Critic 模型的权重应该从 SFT 模型加载，而不是随机初始化。随机初始化的 Critic 是策略崩塌的主要元凶之一。

5.4 基座模型选择

阶段	基座模型	效果	备注
初期	`chinese-roberta-wwm-ext`	✅ 可行	中文语义理解能力强
后期	Qwen-0.5B-Instruct	✅ 更优	指令遵循能力更强

微调建议：推荐使用LoRA方式进行微调，仅更新少量参数（~1%）即可注入领域知识。

六、策略崩塌：PPO 训练的噩梦

6.1 现象描述

训练到中后期，你会看到这些信号同时出现：

准确率：97% → 15% → 8%KL 散度：0.02 → 0.15 → 0.35 （飙升）Value Loss：剧烈震荡

模型"学傻了"。

PPO 灾难性遗忘

6.2 根因分析

PPO 训练时有四个关键组件：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ PPO 四模型架构 │├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────┤│ Actor (新策略) │ Actor (旧策略) │ 用于计算 ratio │├─────────────────┼─────────────────┼─────────────────────┤│ Critic (价值) │ Reward (奖励) │ 用于计算 Advantage │└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────┘

问题出在Actor 和 Critic 共享 Backbone：

Actor = SFT 预训练"高手"Critic = 随机初始化"新手" ↓共享 Backbone 下，Critic 为拟合 value 产生大梯度 ↓污染语言特征 → 触发灾难性遗忘

简单说：新手 Critic 把老司机 Actor 带沟里了。

6.3 Golden Config：稳定训练的配方

经过无数次实验，我总结出一套"保守优先"的配置：

参数	激进配置（会崩）	保守配置（稳定）	为啥这么改
learning_rate	3e-4	1e-6 ~ 5e-6	PPO 的 lr 要比 SFT 小一个数量级
vf_coef	0.5	0.01 ~ 0.1	压住 Critic，别让它带偏 Actor
clip_range	0.2	0.1 ~ 0.15	限制每次更新的幅度
target_kl	0.1	0.02 ~ 0.05	策略差异太大就熔断
n_epochs	10	2 ~ 4	同一批数据别反复学
冻结层数	0	前 10 层	物理隔离，保护语言能力
batch_size	小	宁大勿小	大 batch 梯度更稳定

Golden Config 表格

核心思想：

PPO 在预训练模型上，不是用来"猛涨分"的，是用来"稳稳变好"的。
PPO + 预训练模型 = 必须保守

💡Trick：
学习率建议用余弦衰减，避免固定学习率导致后期震荡
Critic 的学习率可以比 Actor 高（如 Actor 1e-6，Critic 5e-6），因为 Critic 需要更快拟合奖励值
显存不够时，优先用Gradient Accumulation等效扩大 batch size

调优后，训练曲线明显更平稳，具备自我恢复能力：

新旧参数对比	Via 多跳优化结果
对比 .cls-1{fill:#001e36;}.cls-2{fill:#31a8ff;}	Via优化 .cls-1{fill:#001e36;}.cls-2{fill:#31a8ff;}

七、Reward Engineering：把业务约束写进奖励

7.1 三条通用原则

在讲具体做法之前，先说三条通用原则，这是解决一切 RL 问题的基石：

原则	说明
奖励模型是天花板	RM 质量直接决定 RLHF 上限。如果 reward 信号本身有噪声，后续再怎么调也白搭
KL 散度是缰绳	既要学新偏好，又不能偏离原模型太远。KL 就是控制这个距离的"缰绳"
深度学习经验通用	RLHF 本质是深度学习，调参经验大多通用

7.2 奖励机制本质

⚠️重要澄清：在当前任务中奖励是可验证的规则函数，而非训练出来的 RM。

方式	描述	适用场景
规则函数（当前）	根据路径匹配度、语法正确性综合评分	逻辑明确、可控
奖励模型（RM）	训练一个模型来打分	任务复杂度高、规则难以穷举
混合方案	规则为主 + LLM 判别器辅助	复杂生成任务

7.3 分层奖励设计

层级	类型	奖励值	目的
L1	组件级（Dense）	对 +1.0 / 错 -0.5	密集信号，避免早期迷失
L2	合法性约束	合法 +0.2 / 非法 -2.0	注入 Schema 规则
L3	完全匹配（Sparse）	全对 +10.0	引导追求完美

💡Trick：
复杂任务的奖励函数不要太单一，否则很容易 Reward Hacking
Reward Clipping：建议把奖励输出限制在 [-2, 2] 范围内，防止异常高的奖励主导梯度
对 reward 或 advantage 做归一化（减均值、除标准差），能显著提升稳定性

7.4 发现的 Reward Hacking

训练过程中，我发现模型学会了"作弊"：

坑 1：Via 字段 80% 是 null，模型无脑预测 null 也能得高分。

解决：动态加权，非 null 的 Via 给予10 倍权重。

坑 2：即使 Anchor 错了，Via 碰巧对了也能得分。

解决：条件发放，Anchor 错则 Via 不得分。

# 条件发放示例if anchor_correct: reward += via_reward * dynamic_weightelse: reward += 0 # Anchor 错了，Via 分不给

Reward 设计

💡Trick：遇到 Reward Hacking，解决方案通常是：
在奖励函数中加入惩罚项
调低某个 reward 的权重系数
把作弊样本作为负例，重新训练奖励模型

八、评估：别只看训练曲线，要证明"确实学到了"

我们做了统一评估模块，让三种方法同台：

方法	描述	模型架构
Baseline	通用大模型的原生能力	LLM + 正则提取
SFT	模仿学习的上限	BERT + 3 分类头
RL (PPO)	自我探索与优化的成果	PPO + SFT 预训练

核心指标

方法	完全匹配	Via 准确率
Baseline（通用 LLM）	35.71%	-
SFT	89.29%	87.50%
RL（PPO）	89.29%	89.29%

端到端 AB（执行视角）：

指标	Baseline	Router（RL）	变化
执行成功率	80%	90%	🔼 +10%
查空/报错率	20%	10%	🔽 -50%

执行效果

我们观察到一个有意思的点：

SFT 和 PPO 的 Full Match 在某些测试集上差不多
但 PPO 更容易在多跳、长尾问法上稳住，而且执行端指标更好

这也是我最后觉得"PPO 值得做"的原因：它不是为了把一个数字从 80 提到 90，而是为了让模型在真实环境里更不容易翻车。

九、故障排查手册（15 种典型问题）

分享一个我总结的排障手册。核心原则：先止血，再找病因。

9.1 快速止损表

现象	大概率原因	怎么救
`approx_kl > 0.1`	更新步幅太大	降 lr / 降 clip_range / 严 target_kl
Reward 长期不涨	SFT 权重没加载	检查初始化，确认从高起点开始
Via 全选 null	Reward Hacking	开启动态加权
Value Loss 剧烈震荡	Critic 在捣乱	降 vf_coef / 冻结更多层
训练越久越差	灾难性遗忘	Early Stop / 减少 n_epochs

9.2 详细现象排查

现象	可能原因	解决方案
Reward 上升 + KL 爆炸	kl_penalty 系数过低或没加	增加 KL 惩罚项，从 0.001 开始调
KL 很低 + Reward 不涨	kl_penalty 太强，模型被束缚	调低系数，同时检查学习率
初期输出重复/无意义	学习率过高，参数更新过猛	降到 1e-6 ~ 1e-5，加 warmup
响应长度异常（过长/过短）	RM 有 length bias	在 RL 阶段加入长度惩罚/奖励
训练不稳定，loss 剧烈波动	batch_size 太小 / reward 没归一化	扩大 batch / 对 reward 做 norm 和 clip
后期质量下降	过拟合 RM / KL 约束失效	Early Stop，检查 KL 是否在合理范围
Critic Value Loss 波动	reward 方差过大	对 reward 或 advantage 做归一化
策略熵快速下降，输出同质化	entropy_coef 过低，探索不足	增大熵系数
梯度范数爆炸	学习率过高 / 没有梯度裁剪	降 lr，启用 gradient clipping
Reward 上涨但人工评估差	RM 过拟合或偏好数据有偏	拆分多维度 reward，分别标注加权
测试集好但部署效果差	训练数据与真实场景分布差异	扩充领域/风格数据，提升泛化
DPO 的 chosen/rejected 概率差增长慢	beta 值过高，更新太保守	调低 beta
DPO loss 下降快但效果不如 SFT	beta 过低或 lr 过高	调高 beta，降低学习率

RL训练trick总结

最重要的一条：

📌 如果你只盯一个指标，盯approx_kl。超过 0.1 立刻停下来检查。

十、三条核心教训

三条教训

经验	记忆口诀
必须 SFT 冷启动	“先背书，再做题”
PPO 必须保守更新	“低 lr + 低 vf + 严 KL”
奖励设计防作弊	“动态加权 + 条件发放”

写在最后

做完这个项目，我最大的感受是：

RL 的难点不是写模型，是写环境和奖励。

代码可能只占 20% 的工作量，剩下 80% 都在：

设计环境和奖励
调参、debug
理解模型为什么"学歪了"

换个角度想，RLHF 本质上就是一个自动化的"集成测试"循环：模型输出 → 环境打分 → 模型调整 → 再输出。

只不过这个"测试用例"是你设计的 Reward 函数。

希望这篇文章能帮你少踩几个坑。如果你也在做类似的事情，欢迎留言交流。

Q&A（把评论区高频问题先回答掉）

Q1：为什么 SFT 和 RL 在简单测试集上结果一样？
A：简单单跳样本 SFT 已经接近满分。RL 的优势主要在长尾复杂样本、多跳与执行端稳定性，数据越复杂差异越明显。

Q2：训练初期 reward 不涨怎么办？
A：优先检查 SFT 权重是否正确加载。RL 应该从一个高起点开始（比如 Acc ~80%/90%），而不是从零瞎蒙。如果确认加载了还是不涨，用训练前的模型针对一些 case rollout 多个回复，看这些回复的奖励是不是都特别低——如果是，说明基模能力上限就这样，换模型或优化 SFT。

Q3：Baseline 评估为什么这么慢？
A：因为要调用大模型 API，单条请求耗时很常见在秒级（我们当时约 10 秒/条量级）。

Q4：奖励函数是训练出来的吗？
A：当前不是。我们用可验证规则函数做 reward，因为逻辑明确、可控。若任务复杂到规则难穷举，可以引入 LLM Judge 做软评分，规则做硬约束。

Q5：表结构变更需要重新训练吗？
A：不一定。Router 更依赖"表之间怎么连"，不强依赖字段细节；但新增表/新增关系通常需要补数据再训一版适配。

Q6：模型保存有什么建议？
A：RLHF 最好每隔一定 step 保存优化器参数，这样可以随时恢复训练。尤其是多机多卡场景，容易出现通信问题导致训练中断。

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