基于DeepSpeed Chat详解 PPO 算法中的actor_loss

详解 PPO 算法中的 `actor_loss_fn` 及其核心参数

1. 引言

在强化学习中，PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法是一种经典且高效的策略优化方法。它通过重要性采样（Importance Sampling）和策略剪切（Clipping）来平衡策略改进的幅度与模型训练的稳定性。

这篇博客将重点解析 DeepSpeed Chat 的 actor_loss_fn 函数，代码链接： https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/blob/master/applications/DeepSpeed-Chat/dschat/rlhf/ppo_trainer.py#L44，结合代码详细说明其作用，并通过一个具体的例子，说明模型生成的 response 是如何对应到 logprobs、old_logprobs、advantages 和 mask 这几个参数的。

2. 代码解析

下面是 actor_loss_fn 函数的实现：

def actor_loss_fn(self, logprobs, old_logprobs, advantages, mask):# 计算 log 概率比log_ratio = (logprobs - old_logprobs) * maskratio = torch.exp(log_ratio)# 策略梯度损失（两种形式）pg_loss1 = -advantages * ratiopg_loss2 = -advantages * torch.clamp(ratio, 1.0 - self.cliprange, 1.0 + self.cliprange)# 选择损失中的最大值，并加权求和（masked）pg_loss = torch.sum(torch.max(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum()return pg_loss

2.1 参数说明

logprobs：当前策略（即 Actor 网络）在生成的 response 上计算得到的 log 概率。这是动态更新的，随着 Actor 策略的更新而变化。
old_logprobs：旧策略（之前保存的 Actor 策略）在相同 response 上计算得到的 log 概率。这是固定的，不随当前策略变化。
advantages：旧策略计算出的优势函数值，表示每个 token 的相对价值。这也是固定的。
mask：一个布尔型张量，用于标记有效的 token（即非填充部分）。例如，response 的部分 token 有效，其余部分被填充为无效。

2.2 核心逻辑

计算 Log 概率比
$log_ratio = ( logprobs − old_logprobs ) ⋅ mask \text{log\_ratio} = (\text{logprobs} - \text{old\_logprobs}) \cdot \text{mask}$
通过当前策略和旧策略的 log 概率差，计算重要性比率的对数。
将 Log 概率比转换为比例
$log_ratio ) \text{ratio} = \exp(\text{log\_ratio})$
转换为实际的概率比。
定义两种策略梯度损失
- 未剪切的损失：
  $pg_loss1 = − advantages ⋅ ratio \text{pg\_loss1} = -\text{advantages} \cdot \text{ratio}$
- 剪切后的损失：
  $pg_loss2 = − advantages ⋅ clip ( ratio , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) \text{pg\_loss2} = -\text{advantages} \cdot \text{clip}(\text{ratio}, 1-\epsilon, 1+\epsilon)$
  通过限制 ( $\text{ratio}$ ) 在 ( $[1-\epsilon, 1+\epsilon]$ ) 范围内，避免策略更新幅度过大，防止训练不稳定。
选取最大损失
对每个 token，取两种损失中的较大值，以确保更新过程不会偏离策略优化目标。
加权平均损失
使用 mask 对损失加权，避免填充值对计算的干扰。

3. 参数与 Response 的对应关系

为了更好地理解 logprobs、old_logprobs、advantages 和 mask，我们通过一个具体例子来说明：

假设输入

Prompt："Translate the following text into French: 'Hello, how are you?'"
Response（生成的句子）："Bonjour, comment ça va?"

具体参数计算过程

logprobs
当前策略对 response 每个 token 的生成概率：
- logprobs 可能为：
```
[-1.2, -0.8, -1.5, -0.6, -1.0]  # 对应 "Bonjour,", "comment", "ça", "va", "?"
```
- 它是通过当前 Actor 模型的 softmax 输出取对数后得到的。

old_logprobs
旧策略对相同 response 的生成概率：

old_logprobs 可能为：

[-1.0, -0.9, -1.4, -0.7, -0.9]  # 对应 "Bonjour,", "comment", "ça", "va", "?"

advantages
每个 token 的优势值，表示生成该 token 的相对价值：
- 例如：
```
[0.5, 0.8, 0.3, 0.6, 0.4]  # 对应 "Bonjour,", "comment", "ça", "va", "?"
```
- 这些值通过旧策略与环境交互（或奖励模型）计算得到，表示每个 token 对整体策略的贡献。
mask
一个布尔型标记，有效部分为 1，填充部分为 0：
- 例如，假设 response 中没有填充值：
```
[1, 1, 1, 1, 1]
```

4. 为什么引入 `logprobs` 和策略剪切？

在 PPO 中，策略更新会参考旧策略，但如果更新幅度太大（即 ( $\text{ratio}$ ) 偏离 1 太远），可能会导致模型“训歪”：

过度更新：策略过快改变，导致新策略偏离旧策略太远，破坏学习稳定性。
欠更新：策略改变过小，无法显著优化目标函数。

通过引入 logprobs 和剪切机制（( $\text{clip}$ )），我们可以控制每次更新的幅度，确保：

更新不偏离旧策略太远。
改进的同时保留策略的多样性和探索能力。

5. 实例代码

以下是基于 PyTorch 的实现，模拟计算 actor_loss：

import torch# 模拟输入
logprobs = torch.tensor([-1.2, -0.8, -1.5, -0.6, -1.0])  # 当前策略的 log 概率
old_logprobs = torch.tensor([-1.0, -0.9, -1.4, -0.7, -0.9])  # 旧策略的 log 概率
advantages = torch.tensor([0.5, 0.8, 0.3, 0.6, 0.4])  # 每个 token 的优势值
mask = torch.tensor([1, 1, 1, 1, 1])  # 有效部分的掩码
cliprange = 0.2  # 剪切范围# 计算 log 概率比和比率
log_ratio = (logprobs - old_logprobs) * mask
ratio = torch.exp(log_ratio)# 策略梯度损失
pg_loss1 = -advantages * ratio
pg_loss2 = -advantages * torch.clamp(ratio, 1.0 - cliprange, 1.0 + cliprange)
pg_loss = torch.sum(torch.max(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum()# 输出结果
print("Log Ratios:", log_ratio)
print("Ratios:", ratio)
print("Policy Gradient Loss:", pg_loss.item())

6. 总结

通过这篇博客，我们详细介绍了 actor_loss_fn 的实现逻辑及其关键参数在 PPO 中的作用：

logprobs 和 old_logprobs 是新旧策略的桥梁，通过重要性采样连接两者。
advantages 衡量生成 token 的相对价值。
mask 避免无效 token 对损失的影响。
引入剪切机制确保训练稳定。

通过具体例子和代码演示，我们更直观地理解了这些参数与 PPO 的关系，以及它们在策略优化中的关键作用。

【1】pg_loss = torch.sum(torch.max(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum() 解释

要理解这句代码 pg_loss = torch.sum(torch.max(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum()，我们可以通过一个具体的例子，模拟实际计算过程，特别关注 mask 的作用和 mask.sum() 的意义。

代码结构解析

pg_loss1 和 pg_loss2
- 两种策略梯度损失的计算：
  - pg_loss1 是未剪切的策略梯度损失。
  - pg_loss2 是剪切后的策略梯度损失（通过 torch.clamp 限制比率的范围）。
- torch.max(pg_loss1, pg_loss2)：对每个 token，取两种损失中的较大值。
乘以 mask
- mask 是一个布尔型张量，用于标记哪些 token 是有效的，哪些是无效的。
- 乘以 mask 的作用是：将无效的 token 对应的损失置为 0，避免它们对整体损失的计算产生干扰。
torch.sum(... * mask)
- 计算有效 token 的总损失，忽略无效 token。
/ mask.sum()
- 归一化：用有效 token 的数量（mask.sum()）对总损失进行归一化，确保损失是平均的，而不是直接被无效 token 的数量拉低。

实际数值模拟

假设我们有以下数据：

输入数据

pg_loss1：未剪切的损失

pg_loss1 = [-0.5, -0.8, -0.3, -1.2, -0.6]  # 每个 token 的损失

pg_loss2：剪切后的损失

pg_loss2 = [-0.4, -0.9, -0.5, -0.8, -0.7]

mask：有效 token 标记

mask = [1, 1, 1, 0, 0]  # 前 3 个 token 有效，后两个 token 无效

计算步骤

torch.max(pg_loss1, pg_loss2)
对每个 token，取 pg_loss1 和 pg_loss2 中的较大值（注意：负数值较小的绝对值是较大值）。
```
max_loss = torch.max(pg_loss1, pg_loss2)= [-0.4, -0.8, -0.3, -0.8, -0.6]
```
乘以 mask
通过与 mask 相乘，无效 token（mask = 0）对应的损失被置为 0：
```
masked_loss = max_loss * mask= [-0.4, -0.8, -0.3, 0.0, 0.0]
```

torch.sum(masked_loss)
求有效 token 的总损失：

total_loss = torch.sum(masked_loss)= -0.4 + (-0.8) + (-0.3) + 0.0 + 0.0= -1.5

mask.sum()
统计有效 token 的数量：

mask_sum = mask.sum()= 1 + 1 + 1 + 0 + 0= 3

归一化损失
将总损失除以有效 token 数量，计算平均损失：
```
pg_loss = total_loss / mask_sum= -1.5 / 3= -0.5
```

乘以 `mask` 的作用

在这个例子中，mask 的作用是：

将无效 token（mask = 0）对应的损失设置为 0，防止这些无效 token 对总损失产生影响。
- 如果没有乘以 mask，则 pg_loss 会错误地包含无效 token 的损失。
确保只有有效 token 的损失被纳入计算。

归一化 (`/ mask.sum()`) 的作用

在训练过程中，不同 batch 的有效 token 数量可能不一样。例如：

一个 batch 的 mask 有效部分是 3 个 token。
另一个 batch 的 mask 有效部分是 5 个 token。

如果不对总损失归一化，那么：

有效 token 数量多的 batch 会对损失计算产生更大的权重。
归一化后，每个 token 的贡献是平均的，确保训练的稳定性。

总结

通过这个例子，可以清楚地看到：

torch.max(pg_loss1, pg_loss2)：用于选择更大的损失，平衡未剪切和剪切更新之间的效果。
乘以 mask：屏蔽无效 token 的损失，专注于有效部分。
归一化 (/ mask.sum())：确保损失与有效 token 的数量无关，保持不同 batch 的训练一致性。

最终，这段代码实现了 PPO 策略更新时的核心逻辑：通过限制每次更新幅度，稳定地优化 Actor 策略，同时屏蔽无效 token 对损失的干扰。

【2】为什么在 `torch.max(pg_loss1, pg_loss2)` 中使用 `max` 而不是 `min`？

PPO（Proximal Policy Optimization）算法中的损失函数设计目标是 限制策略更新幅度，确保策略的稳定性和性能提升。这里的 max 并非简单地取大值，而是通过裁剪（clipping）机制实现 选择对策略有利的损失，同时约束更新幅度。

PPO 的核心损失函数回顾

PPO的目标函数为：
$L^{\text{CLIP}}(\theta) = \mathbb{E} \left[ \min \left( r_t(\theta) \hat{A}_t, \, \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon) \hat{A}_t \right) \right]$

其中：

( $r_t(\theta) = \frac{\pi_\theta(a_t | s_t)}{\pi_{\text{old}}(a_t | s_t)}$ )：新旧策略的比例。
( $\hat{A}_t$ )：优势值（Advantage）。
( $\epsilon$ )：裁剪范围（比如 ( $0.2$ )）。
clip：将比例 ( $r_t$ ) 裁剪到 ( $\epsilon, 1 + \epsilon]$ )。

PPO 的损失函数通过裁剪机制，限制策略更新幅度，防止模型发生 过大更新，从而训练不稳定。

在实现中，pg_loss1 和 pg_loss2 分别为：

pg_loss1 = - advantages * ratio（未裁剪的损失）
pg_loss2 = - advantages * clipped_ratio（裁剪后的损失）

为什么使用 `max` 而不是 `min`？

损失的符号：
PPO 使用的是 负的优势值（-Advantage） 来计算损失，因为优化目标是 最小化损失，而优势值的正负决定了动作的好坏。
- 当 ( $\hat{A}_t > 0$ )：表示动作优于基准，应该增加概率。
- 当 ( $\hat{A}_t < 0$ )：表示动作劣于基准，应该减少概率。
取 max 的意义：
在两种情况下，PPO 的目标是：
- 对于好的动作（优势 ( $> 0$ )），我们允许更新比例 ( $r_t$ ) 稍微增大，但不能超出裁剪范围。
- 对于坏的动作（优势 ( $< 0$ )），我们允许更新比例 ( $r_t$ ) 稍微减小，但不能超出裁剪范围。
通过 max，我们实现了以下效果：
- 当策略偏离较少时，使用未裁剪的损失（pg_loss1）。
- 当策略偏离较多时，使用裁剪后的损失（pg_loss2），限制更新幅度。
为什么不是 min？
如果使用 min，会选择较小的损失值，反而可能导致：
- 对好的动作，更新不足（不增大概率）。
- 对坏的动作，更新过度（减少概率过大）。
  这将违背 PPO 的设计目标，无法有效地限制策略更新幅度，导致训练不稳定。

数值示例分析

假设我们有以下输入数据：

优势值（Advantage）：[2.0, -1.0]
比例（ratio）：[1.1, 0.7]
裁剪范围：[0.8, 1.2]

根据 PPO 公式：

未裁剪的损失（pg_loss1）：
$pg_loss1 = − advantages × ratio \text{pg\_loss1} = - \text{advantages} \times \text{ratio}$
裁剪后的损失（pg_loss2）：
$pg_loss2 = − advantages × clip ( ratio , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) \text{pg\_loss2} = - \text{advantages} \times \text{clip}(\text{ratio}, 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$

代码实现

import torch# 输入数据
advantages = torch.tensor([2.0, -1.0])  # 优势值
ratio = torch.tensor([1.1, 0.7])  # 更新比例
cliprange = 0.2  # 裁剪范围# 计算未裁剪的损失
pg_loss1 = -advantages * ratio# 计算裁剪后的损失
clipped_ratio = torch.clamp(ratio, 1.0 - cliprange, 1.0 + cliprange)
pg_loss2 = -advantages * clipped_ratio# 取 max
final_loss = torch.max(pg_loss1, pg_loss2)print("pg_loss1 (未裁剪):", pg_loss1)
print("pg_loss2 (裁剪后):", pg_loss2)
print("Final Loss (max):", final_loss)

输出结果

pg_loss1 (未裁剪): tensor([-2.2000,  0.7000])
pg_loss2 (裁剪后): tensor([-2.2000,  0.8000])
Final Loss (max): tensor([-2.2000,  0.8000])

解释：

第一个样本（优势 > 0）：
- pg_loss1 = -2.2（未裁剪）
- pg_loss2 = -2.2（裁剪后的损失与未裁剪相等）
- 取 max，最终损失为 -2.2。
第二个样本（优势 < 0）：
- pg_loss1 = 0.7（未裁剪）
- pg_loss2 = 0.8（裁剪后的比例被限制为 0.8）
- 取 max，最终损失为 0.8，表示更新受到了裁剪限制。

结论

max(pg_loss1, pg_loss2) 的作用：确保在未裁剪损失和裁剪损失之间取较大值，限制策略的更新幅度，稳定训练过程。
损失函数关系：
- 对于 优势 ( > 0 )，我们防止概率增大过多。
- 对于 优势 ( < 0 )，我们防止概率减小过多。
使用 min 会导致训练不稳定，无法有效地限制更新幅度，违反 PPO 的核心设计理念。

PPO 损失函数前面是否有负号取决于损失函数的最优化目标，即最大化策略性能还是最小化损失。

【3】为什么有的资料ppo的损失函数前面有负号，-min（），而有的材料前面没有负号?

1. 从优化目标的角度解释

强化学习的目标：最大化策略的累积回报 ( $R_t$ )。
由于优化器（例如 Adam）默认是最小化损失，我们需要对最大化目标取负数，从而转换为最小化损失问题。

因此：

如果目标是最大化策略性能，则公式为：
$\text{maximize } L^{\text{CLIP}}(\theta)$
为了与优化器配合（最小化），我们取负号：
$\text{minimize } -L^{\text{CLIP}}(\theta)$

带负号的形式：
$actor_loss = − min ⁡ ( r t ⋅ Adv t , clip ( r t , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) ⋅ Adv t ) \text{actor\_loss} = - \min \left( r_t \cdot \text{Adv}_t, \, \text{clip}(r_t, 1 - \epsilon, 1 + \epsilon) \cdot \text{Adv}_t \right)$

2. 从损失函数的数值角度

优势值 ( $\text{Adv}_t$ )：
- 当 ( $\text{Adv}_t > 0$ )：表示当前动作优于基准，应该增大概率。
- 当 ( $\text{Adv}_t < 0$ )：表示当前动作劣于基准，应该减小概率。

如果前面有负号：

最大化优势值：对于 ( $\text{Adv}_t > 0$ )，损失会减小（概率增大）；对于 ( $\text{Adv}_t < 0$ )，损失会增大（概率减小）。

如果前面没有负号：

直接是奖励优化形式，适合展示最大化回报的目标，但在实际代码中优化器不直接适配这种形式。

3. 两种形式的适用场景

带负号的形式：通常出现在代码实现中，因为优化器默认执行最小化损失。
不带负号的形式：出现在理论公式或论文中，强调最大化目标。

结论

带负号的形式是为了将“最大化回报”转化为优化器的最小化损失问题，而不带负号的形式仅仅表示理论上最大化优势目标。实际实现中，大多数代码会包含负号。

【4】把pg_loss1和2的负号去掉，最后pg_loss取min再加负号，这样可以吗？

下面是我问GPT的问题：

def actor_loss_fn(self, logprobs, old_logprobs, advantages, mask):## policy gradient losslog_ratio = (logprobs - old_logprobs) * maskratio = torch.exp(log_ratio)pg_loss1 = advantages * ratio pg_loss2 = advantages * torch.clamp(ratio, 1.0 - self.cliprange, 1.0 + self.cliprange)pg_loss = -torch.sum(torch.min(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum() return pg_loss

代码修改成这样可以吗？把pg_loss1和2的负号去掉，最后pg_loss取min，再加负号，这样可以吗？或者不可以吗？为什么

修改后的代码是可以的！在 PPO 的优化目标中，加负号 和 取 min 的组合恰好符合 PPO 损失函数的设计。以下会详细解释为什么这样修改是合理的。

1. PPO 损失函数的原理

PPO 的目标是最大化期望回报，同时限制策略更新的幅度，以保证训练的稳定性。其目标函数为：
$L^{\text{PPO}}(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ \min\left(r_t(\theta) \cdot \text{Adv}_t, \, \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon) \cdot \text{Adv}_t\right) \right]$
其中：

( $r_t(\theta) = \frac{\pi_\theta(a_t|s_t)}{\pi_{\text{old}}(a_t|s_t)}$ ) 是新旧策略的概率比。
( $\text{Adv}_t$ ) 是优势函数，表示当前动作相对于平均水平的好坏。
裁剪操作：通过 ( $\text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$ ) 限制比率的变化幅度。

为了最大化 ( $L^{\text{PPO}}$ )，通常将其转化为一个最小化问题，即在前面加上负号：
$actor_loss = − E t [ min ⁡ ( r t ( θ ) ⋅ Adv t , clip ( r t ( θ ) , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) ⋅ Adv t ) ] \text{actor\_loss} = -\mathbb{E}_t \left[ \min\left(r_t(\theta) \cdot \text{Adv}_t, \, \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon) \cdot \text{Adv}_t\right) \right]$

2. 代码分析

修改后的代码：

log_ratio = (logprobs - old_logprobs) * mask
ratio = torch.exp(log_ratio)
pg_loss1 = advantages * ratio
pg_loss2 = advantages * torch.clamp(ratio, 1.0 - self.cliprange, 1.0 + self.cliprange)
pg_loss = -torch.sum(torch.min(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum()
return pg_loss

主要修改点：

去掉了 pg_loss1 和 pg_loss2 的负号。
在最终计算 pg_loss 时，加了负号。
使用 torch.min(pg_loss1, pg_loss2)。

分析：

去掉 pg_loss1 和 pg_loss2 的负号：
这里 pg_loss1 和 pg_loss2 都表示未裁剪和裁剪后的损失，原始 PPO 损失的优化目标是最大化优势乘以比率。直接使用优势和比率（不加负号）可以保留目标的最大化形式。
加负号到 pg_loss 前面：
PPO 的目标是最大化 ( $L^{\text{PPO}}$ )，但优化器通常是最小化损失函数，因此需要加负号将最大化目标转化为最小化问题。
使用 torch.min(pg_loss1, pg_loss2)：
- pg_loss1：未裁剪的情况 ( $\text{Adv}_t \cdot r_t(\theta)$ )。
- pg_loss2：裁剪后的情况 ( $\text{Adv}_t \cdot \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$ )。
- 取 min：选取两者中较小的值，目的是在不损害回报的情况下，限制策略更新幅度，从而保证训练的稳定性。

3. 为什么这样可以？

PPO 的损失函数最终形式是：
$actor_loss = − E t [ min ⁡ ( r t ( θ ) ⋅ Adv t , clip ( r t ( θ ) , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) ⋅ Adv t ) ] \text{actor\_loss} = -\mathbb{E}_t \left[ \min\left(r_t(\theta) \cdot \text{Adv}_t, \, \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon) \cdot \text{Adv}_t\right) \right]$

与修改后的代码一一对应：

pg_loss1 表示未裁剪的部分 ( $\text{Adv}_t \cdot r_t(\theta)$ )。
pg_loss2 表示裁剪后的部分 ( $\text{Adv}_t \cdot \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$ )。
torch.min(pg_loss1, pg_loss2)：实现了公式中的 min。
-torch.sum(...) / mask.sum()：加了负号，将最大化目标转化为最小化损失，并进行归一化处理。

这样写在数学意义和计算结果上都是正确的，符合 PPO 的原理。

4. 总结

修改后的代码是合理的，符合 PPO 损失函数的设计。
去掉 pg_loss1 和 pg_loss2 的负号，并在最后的 pg_loss 上加负号，可以正确地实现最大化期望回报的目标。
使用 torch.min 选择最保守的更新方向，保证 PPO 的稳定性。

这种写法与标准的 PPO 损失函数完全一致，功能正确且符合原理。

DeepSpeed-Chat 中的 PPO 实现，和你提出的代码虽然看起来形式有所不同，但两者最终达到的效果是一样的。从理论上讲，它们都是在实现 PPO 损失函数，差别在于写法的具体细节。

我们一步步来对比分析：

【5】那为什么DeepSpeed-Chat采用前者？在pg_loss1前面加负号？

1. DeepSpeed-Chat 中的代码

在 DeepSpeed-Chat PPO Trainer 中，损失函数是这样写的：

log_ratio = (logprobs - old_logprobs)
ratio = torch.exp(log_ratio)
pg_loss1 = -advantages * ratio
pg_loss2 = -advantages * torch.clamp(ratio, 1.0 - self.cliprange, 1.0 + self.cliprange)
pg_loss = torch.sum(torch.max(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum()

损失函数分析

-advantages * ratio：表示未裁剪的策略梯度损失（带负号是为了最小化损失）。
-advantages * torch.clamp(...)：表示裁剪后的策略梯度损失（带负号）。
torch.max(pg_loss1, pg_loss2)：选取两者中最大的值（注意是负数中的最大值），它实现了 PPO 的 min 损失 的效果。

2. 你修改的代码

你的修改代码为：

pg_loss1 = advantages * ratio
pg_loss2 = advantages * torch.clamp(ratio, 1.0 - self.cliprange, 1.0 + self.cliprange)
pg_loss = -torch.sum(torch.min(pg_loss1, pg_loss2) * mask) / mask.sum()

损失函数分析

advantages * ratio 和 advantages * torch.clamp(...)：没有负号，表示直接的策略梯度目标。
torch.min(pg_loss1, pg_loss2)：取两者中最小值。
负号 - 加在最终损失上：将最大化目标转化为最小化。

3. 两者的数学等价性

从数学角度看：

DeepSpeed 的写法 使用 torch.max(pg_loss1, pg_loss2) 和 负的优势：
- ( $pg_loss1 = − Adv t ⋅ r t ( θ ) \text{pg\_loss1} = - \text{Adv}_t \cdot r_t(\theta)$ )
- ( $pg_loss2 = − Adv t ⋅ clip ( r t ( θ ) , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) \text{pg\_loss2} = - \text{Adv}_t \cdot \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$ )
- 取最大值：因为两者都是负数，取负数中的最大值，相当于取正数中的最小值（原始的 min）。
你的写法 直接取 min，然后在结果前加负号：
- ( $pg_loss1 = Adv t ⋅ r t ( θ ) \text{pg\_loss1} = \text{Adv}_t \cdot r_t(\theta)$ )
- ( $pg_loss2 = Adv t ⋅ clip ( r t ( θ ) , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) \text{pg\_loss2} = \text{Adv}_t \cdot \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon)$ )
- 取最小值，再加负号，得到负的损失。

为什么 DeepSpeed 选择前者？

虽然两种写法是等价的，但 DeepSpeed-Chat 选择前者的原因主要有以下几点：

代码风格和一致性
DeepSpeed 的代码风格更偏向于将负号提前应用到 pg_loss1 和 pg_loss2 上。这样可以让损失计算的逻辑和大部分框架保持一致，方便阅读和维护。
梯度计算的数值稳定性
带负号的损失（pg_loss1 和 pg_loss2）在早期阶段就应用负号，可能减少后续计算过程中的误差传播，更加数值稳定。
易于对接优化器
优化器通常最小化损失函数。如果损失的定义是负的优势乘以比例，这样的形式可以直接传入优化器，避免在外部再引入负号。
便于调试和日志记录
在调试过程中，直接观察 pg_loss1 和 pg_loss2 的值（已经是负值）会更加直观，可以更容易判断未裁剪和裁剪部分的差异。