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好的，我们来详细解释clipfrac(clipping fraction) 在代码中是如何计算的。这个指标衡量了在PPO损失计算中，有多大比例的token因为ratio超出范围而被裁剪。

clipfrac的计算通常在ActorWorker.loss_func方法内部，紧随着PPO损失的核心计算步骤。

ActorWorker.loss_func中的计算逻辑

让我们回顾一下loss_func的核心部分，并定位clipfrac的计算来源。

# in roll/pipeline/base_worker.py, class ActorWorker, method loss_funcdefloss_func(self,data:DataProto,output_tensor:torch.Tensor):# ... (获取 advantages, old_log_probs 等)# 1. 计算 ratioifself.pipeline_config.importance_sampling=="token":ratio=(log_probs-old_log_probs).exp()elifself.pipeline_config.importance_sampling=="seq":# ... (计算序列级别的 ratio)# 2. 定义裁剪边界pg_clip_low=self.pipeline_config.pg_clip_lowifself.pipeline_config.use_pg_clip_rangeelseself.pipeline_config.pg_clip pg_clip_high=self.pipeline_config.pg_clip_highifself.pipeline_config.use_pg_clip_rangeelseself.pipeline_config.pg_clip# 假设 pg_clip = 0.2, 那么 low = 0.2, high = 0.2# 裁剪区间为 [1 - 0.2, 1 + 0.2] = [0.8, 1.2]# 3. 计算PPO损失surr1=ratio*advantages surr2=ratio.clamp(1-pg_clip_low,1+pg_clip_high)*advantages loss=-torch.min(surr1,surr2)# ...# -------------------------------------------------------------# 4. 计算 clipfrac# -------------------------------------------------------------# 判断 ratio 是否小于下界clipped_low=(ratio<1-pg_clip_low).float()# 判断 ratio 是否大于上界clipped_high=(ratio>1+pg_clip_high).float()# 将两种裁剪情况相加，得到一个表示是否被裁剪的0-1矩阵# 因为 ratio 不可能同时小于下界又大于上界，所以直接相加即可clipped=(clipped_low+clipped_high).float()# 5. 聚合和记录# ...loss_metric={"actor/ppo_ratio_high_clipfrac":clipped_high.mean().detach().item(),"actor/ppo_ratio_low_clipfrac":clipped_low.mean().detach().item(),# 这里的 clipped.mean() 就是我们通常所说的总 clipfrac"actor/ppo_ratio_clipfrac":clipped.mean().detach().item(),# ...}# ...returntotal_loss,pg_metrics

详细步骤与举例

我们用一个简单的例子来说明这个过程。假设我们有一个批次（batch_size=2），序列长度为 4，pg_clip(ε) 设置为0.2。

1. 输入：ratio矩阵

经过计算，我们得到了ratio矩阵，形状为(2, 4):

importtorch ratio=torch.tensor([[1.10,0.95,1.25,1.05],# 样本 1[0.75,1.15,0.82,0.99]# 样本 2])

2. 定义裁剪边界

裁剪区间是[1 - 0.2, 1 + 0.2]，即[0.8, 1.2]。

3. 计算clipped_low

判断ratio矩阵中的每个元素是否小于下界0.8。

clipped_low=(ratio<0.8).float()# clipped_low 的值:# tensor([# [0., 0., 0., 0.], # 样本 1: 没有元素小于0.8# [1., 0., 0., 0.] # 样本 2: 第一个元素 0.75 < 0.8# ])

4. 计算clipped_high

判断ratio矩阵中的每个元素是否大于上界1.2。

clipped_high=(ratio>1.2).float()# clipped_high 的值:# tensor([# [0., 0., 1., 0.], # 样本 1: 第三个元素 1.25 > 1.2# [0., 0., 0., 0.] # 样本 2: 没有元素大于1.2# ])

5. 计算clipped

将clipped_low和clipped_high相加。

clipped=clipped_low+clipped_high# clipped 的值:# tensor([# [0., 0., 1., 0.],# [1., 0., 0., 0.]# ])

这个clipped矩阵是一个0-1矩阵，1所在的位置就代表该token的ratio被裁剪了。

6. 计算最终的clipfrac

对clipped矩阵求平均值。这会计算出被裁剪的token占所有token总数的比例。

clipfrac=clipped.mean().item()

• clipped矩阵中元素的总数是2 * 4 = 8。
• clipped矩阵中1的数量是2。
• clipfrac = 2 / 8 = 0.25

所以，在这个例子中，clipfrac是0.25或 25%。

总结

clipfrac的计算过程如下：

1. 计算出每个token的**ratio**（新旧策略概率比）。
2. 定义PPO的裁剪区间[1 - ε, 1 + ε]。
3. 创建一个布尔掩码（boolean mask），标记出所有ratio值小于1 - ε或大于1 + ε的位置。
4. 计算这个掩码中True（即被裁剪的token）的数量，然后除以总的token数量。

这个最终的比例就是clipfrac，它是一个介于0和1之间的标量，直观地反映了在当前训练步中，策略更新的“激进”程度。

好的，我们来详细讲解ratio的两种计算方式（token级别和seq级别），并分别举例说明。

ratio，即重要性采样比率（Importance Sampling Ratio），是PPO算法的核心，用于修正使用旧策略采集的数据来评估新策略时产生的分布差异。

它的基本定义是：
ratio = π_θ(a|s) / π_θ_old(a|s)

其中：

• π_θ(a|s)是当前策略（新策略）在状态s下采取动作a的概率。
• π_θ_old(a|s)是采样策略（旧策略）在状态s下采取动作a的概率。

在实际计算中，为了避免数值下溢和提高计算稳定性，我们通常使用对数概率（log probabilities）来计算：
log(ratio) = log(π_θ(a|s)) - log(π_θ_old(a|s))
ratio = exp( log(π_θ(a|s)) - log(π_θ_old(a|s)) )

1.importance_sampling == "token"(Token级Ratio)

这是最直接、最经典的方式。它为每一个token都独立计算一个ratio值。

计算逻辑

1. log_probs: 使用当前模型（新策略）对批次中的序列进行前向传播，得到每个token位置上，实际采取的那个token的对数概率。结果是一个形状为(batch_size, seq_len)的张量。
2. old_log_probs: 这是在数据采集阶段，使用当时的模型（旧策略）计算并存储下来的对数概率。它也具有相同的形状(batch_size, seq_len)。
3. 计算ratio:ratio = (log_probs - old_log_probs).exp()。这个操作是逐元素进行的。

举例说明

假设batch_size=2,seq_len=4。

• log_probs(新策略的对数概率):

  log_probs=torch.tensor([[-0.5,-1.2,-0.8,-2.0],# 样本 1[-1.0,-0.4,-1.5,-0.9]# 样本 2])

• old_log_probs(旧策略的对数概率):

  old_log_probs=torch.tensor([[-0.6,-1.1,-1.1,-2.1],# 样本 1[-1.3,-0.5,-1.4,-0.9]# 样本 2])

• 计算过程:

  1. 计算对数差log_probs - old_log_probs:

     tensor([ [ 0.1, -0.1, 0.3, 0.1], # -0.5 - (-0.6) = 0.1, etc. [ 0.3, 0.1, -0.1, 0.0] ])

  2. 取指数exp(...):

     ratio=(log_probs-old_log_probs).exp()# ratio 的值:# tensor([# [1.1052, 0.9048, 1.3499, 1.1052], # exp(0.1), exp(-0.1), etc.# [1.3499, 1.1052, 0.9048, 1.0000]# ])

• 结果: 我们得到了一个形状为(2, 4)的ratio矩阵。每个元素ratio[i, j]代表第i个样本的第j个token的新旧策略概率比。例如，1.3499意味着新策略生成这个token的概率是旧策略的1.35倍。

2.importance_sampling == "seq"(序列级Ratio)

这种方式不为每个token计算独立的ratio，而是为整个序列计算一个统一的ratio，然后将这个值广播到该序列的所有token上。

计算逻辑

1. 计算逐token的对数差:log_ratio_token_level = log_probs - old_log_probs。这一步和token级方法一样。
2. 计算序列的平均对数差: 使用masked_mean函数，计算每个序列（行）的有效token的平均对数差。
   masked_log_ratio_seq_level = masked_mean(log_ratio_token_level, final_response_mask, dim=-1)
3. 计算序列的ratio: 对上一步得到的序列平均对数差取指数。
   ratio_seq_level = masked_log_ratio_seq_level.exp()
4. 广播: 将序列级别的ratio扩展（unsqueeze and expand）成与原始log_probs相同的形状(batch_size, seq_len)。

举例说明

我们使用和上面相同的log_probs和old_log_probs，并假设一个mask。

• log_probs和old_log_probs(同上)
• mask(假设样本1长度为3，样本2长度为4):

  mask=torch.tensor([[1.,1.,1.,0.],[1.,1.,1.,1.]])

• 计算过程:

  1. 计算逐token的对数差log_ratio_token_level:

     tensor([ [ 0.1, -0.1, 0.3, 0.1], [ 0.3, 0.1, -0.1, 0.0] ])

  2. 计算每个序列的平均对数差:

     • 样本1:(0.1 + (-0.1) + 0.3) / 3 = 0.1
     • 样本2:(0.3 + 0.1 + (-0.1) + 0.0) / 4 = 0.075

     masked_log_ratio_seq_level = tensor([0.1, 0.075])

  3. 对序列平均对数差取指数，得到序列级ratio:

     • 样本1:exp(0.1) = 1.1052
     • 样本2:exp(0.075) = 1.0779

     ratio_seq_level = tensor([1.1052, 1.0779])

  4. 广播这个序列级ratio到整个矩阵：

     # ratio 的最终值:# tensor([# [1.1052, 1.1052, 1.1052, 1.1052], # 样本1的所有token共享同一个ratio# [1.0779, 1.0779, 1.0779, 1.0779] # 样本2的所有token共享同一个ratio# ])

对比与总结

在您提供的代码中，self.pipeline_config.importance_sampling这个配置项就是用来选择这两种不同计算方式的“开关”。