Un assistant fictif doit proposer une réponse de diagnostic bureautique courte, pertinente et sans certitude injustifiée. Une rubrique synthétique génère des préférences ; un réseau apprend à les prédire puis PPO optimise des réponses nouvelles contre ce réseau.
Construire SFT local, modèle de récompense, acteur et critique ; montrer reward prédit, rubrique indépendante, valeurs et avantages. Observer si optimiser le score appris améliore réellement les critères réservés ou exploite un raccourci.
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Le signal est simulé
OfficeHelpPrefs-v1 contient 240 familles de situations et cinq paires par famille : 840 paires train, 180 validation et 180 test, réparties par familles 168/36/36. Six gestes fictifs sont partagés entre partitions : reprendre une file d’impression, vérifier un câble débranché, réactiver le son ou le Wi-Fi, sauvegarder un document et renouveler une session. Les familles et prompts exacts restent distincts ; les gestes et patrons linguistiques sont partagés. Ce corpus ne mesure donc pas une généralisation à toute demande bureautique.
Les 168 démonstrations SFT et les 672 prompts de rollout appartiennent uniquement aux familles train et diffèrent littéralement des prompts des paires. Le RL voit les contextes, jamais les cibles de la rubrique. Les préférences et démonstrations sont construites : il n’y a pas eu de campagne de retours humains. Le TP illustre l’architecture RLHF, sans revendiquer un apprentissage à partir de satisfaction humaine.
Les probes comprennent 20 contextes supplémentaires et quatre candidats par contexte : conseil correct ou incorrect, avec ou sans politesse. Chaque carré factoriel garde le même prompt pour isoler l’effet de la politesse. Cela donne 80 lignes et 20 contextes indépendants. Aucune de ces lignes ne sert à apprendre ou sélectionner un modèle.
Quatre objets, quatre fonctions
Chaque rôle possède son propre backbone Qwen2.5-0.5B-Instruct figé au commit 7ae557604adf67be50417f59c2c2f167def9a775 : 24 couches, largeur 896, 14 têtes d’attention, deux têtes KV, vocabulaire 151936, embeddings et sortie liés. Les poids de base sont BF16 et gelés. Les LoRA et têtes scalaires sont FP32 ; aucun poids n’est quantifié à quatre bits.
LoRA est codé : W(x)+(alpha/r)B(Ax), rang 8, alpha 16, dropout nul. Les sept projections q/k/v/o/gate/up/down de chaque couche reçoivent des adaptateurs : 168 projections, 4 399 104 paramètres par rôle. La branche additive est calculée en FP32 puis le résultat retourne au dtype de la base. Des tests comparent cette opération et ses gradients à PEFT ; PEFT n’est pas le trainer PPO.
L’acteur commence avec les adaptateurs de notre SFT local. La référence est une copie indépendante de ce SFT, entièrement gelée pendant PPO. Le modèle de récompense démarre de la base acquise avec ses propres adaptateurs et une tête scalaire de 897 paramètres ; il apprend les paires, puis reste gelé. Le critique copie les adaptateurs SFT et ajoute une tête de valeur de 897 paramètres initialisée à zéro. Acteur et critique ont deux optimiseurs. Les identités de stockage, dtypes, paramètres gelés et empreintes sont contrôlés : partager un objet modifiable entre critique et juge ferait bouger la récompense.
Le mode eval désactive le dropout pendant génération et apprentissage ; il ne désactive pas autograd. Seuls les blocs explicitement sans gradient le font.
SFT et Bradley-Terry
Le SFT apprend les 168 démonstrations pendant trois époques, accumulation de huit exemples : 63 mises à jour AdamW à 2e−5. La CE porte sur les tokens de réponse, EOS inclus ; prompt et padding sont masqués par position. L’accumulation divise par le total des tokens actifs, pas par une moyenne de moyennes de réponses.
Le juge apprend les 840 paires pendant deux époques, soit 210 mises à jour à 2e−5. Bradley-Terry modélise P(chosen préférable)=sigmoid(r_chosen−r_rejected). Sa perte est −mean(logsigmoid(r_chosen−r_rejected)). Le score absolu n’est pas une probabilité de vérité ou d’utilité. Il peut être négatif, décalé, mal calibré ou sensible au style.
La tête récompense lit le dernier token de réponse actif, EOS compris. Lire le dernier indice d’un batch paddé prendrait parfois PAD. Le critique, lui, prédit V avant chaque token de réponse, sur le préfixe qui va produire ce token. Il ne remplace pas le score terminal du juge.
La validation suit les pertes sans choisir le meilleur checkpoint. Les états finaux et budgets sont fixés avant exécution. L’accuracy du juge sur les 180 paires test est publiée séparément des réponses libres de l’acteur.
Rollouts et crédit par token
Une itération tire quatre prompts parmi les 672 contextes train et échantillonne une réponse par prompt, température 1, vocabulaire complet, sans top-k ni suppression. Prompt au plus 256 tokens, réponse au plus 64, contexte 320. EOS vaut 151645, PAD 151643. Le code refuse les dépassements des exemples supervisés au lieu de tronquer leurs cibles.
À chaque préfixe réellement visité, on conserve les log-probabilités de l’acteur qui échantillonne, celles de la référence fixe et la valeur du critique avant le token. Ce sont des données détachées. La politique actuelle change ensuite ; l’ancienne politique désigne celle qui a produit le rollout. On ne remplace jamais old_logp par les nouveaux scores détachés après une update.
La récompense par token vaut −0,02 × (logp_old−logp_ref). Au dernier token actif, on ajoute une seule fois le score du juge. Une réponse coupée à 64 tokens sans EOS reçoit aussi −1. EOS et coupure terminent tous deux cet épisode borné : aucun bootstrap après la fin. La coupure reste distincte dans les résultats. Le rapport de log-probabilités sur un token échantillonné peut être négatif ; ce n’est pas la divergence catégorielle exacte sur tout le vocabulaire.
GAE parcourt les tokens à l’envers : delta_t=r_t+gamma(1−done_t)V_{t+1}−V_t ; A_t=delta_t+gamma lambda(1−done_t)A_{t+1}. Ici gamma=1 et lambda=0,95. Le return est A+V ancien. Récompenses, valeurs anciennes, avantages et returns restent détachés. Aucun blanchiment de récompenses ou avantages n’est caché.
Deux pertes explicites
Pour chaque token, rho=exp(logp_actuel−logp_old). La perte acteur est l’opposé de min(rho A, clip(rho,0,8,1,2) A). Le signe de l’avantage décide quel côté est limité. On moyenne les tokens actifs de chaque réponse puis les quatre réponses : les longues réponses ne reçoivent pas automatiquement plus de poids total.
La perte critique est 0,5 × mean((V_actuel−return)^2), avec la même réduction par réponse. Il n’y a pas un second facteur 1/2 implicite, pas de clipping des valeurs, pas de bonus d’entropie. Les tests analytiques vérifient GAE sur trois pas, score terminal, coupure, padding, signe du clipping et gradients. La variante diffère de réglages TRL qui blanchissent les avantages ou clippent les valeurs ; aucune équivalence du trainer complet n’est revendiquée.
Les quatre rollouts sont collectés avant deux mises à jour acteur et critique. Le minimum effectue 100 itérations, 400 réponses échantillonnées, 200 updates acteur et 200 critique. AdamW utilise respectivement 5e−6 et 1e−5, weight_decay 0,01, warm-up 10 %, décroissance linéaire jusqu’à 10 % du taux initial et clipping du gradient à 1. Les anciens scores et valeurs ne changent pas pendant les deux réutilisations.
Le backbone BF16 peut produire un petit écart entre forwards préfixe par préfixe et scoring de toute la séquence. L’écart observé avant la première update est enregistré ; les scores de comportement réellement utilisés pour tirer les tokens restent la référence. Les temps de génération, score référence, juge, critique, optimisation et boucle complète restent séparés. La génération sans cache KV facilite la lecture mais coûte plus de forwards.
Reprendre sans répéter un rollout
La sauvegarde PPO arrive uniquement après les deux updates complètes d’une itération. Elle contient les quatre états appris et leurs bases identifiées, les deux optimiseurs, schedules, permutation et curseur des prompts, RNG de génération et RNG système, historique et IDs consommés. Aucun rollout ne reste en attente à cette frontière.
Le parcours compare interruption à 40, continu à 100 et reprise des 60 dernières itérations, avec égalité exacte des états numériques. SFT compare interruption après une époque à trois époques continues ; le juge fait de même sur deux époques. Les durées sont conservées hors état numérique comparable. Les états de reprise locaux sont compressés sans perte, niveau gzip 1, et les adaptateurs/têtes finaux sont aussi rechargés en Safetensors. Ne jamais remplacer un état Torch local par un pickle tiers.
Le juge n’est pas l’évaluation métier
SFT et PPO produisent chacun 180 réponses test et 80 lignes probe, soit 260 générations et 200 prompts distincts par politique. Les quatre générations gloutonnes répétées par contexte probe doivent être identiques. Les rapports distinguent les 80 lignes et les 20 contextes uniques ; 520 générations au total ne sont pas 520 situations indépendantes.
La rubrique séparée reconnaît seulement une grammaire finie de gestes, prudence et formules de politesse. Toute autre prose est UNCERTIFIED : elle n’est pas automatiquement fausse sémantiquement, mais ne reçoit pas de réussite certifiée. La certitude injustifiée utilise le dénominateur des formes reconnues ; le taux de réussite conserve toutes les sorties. Une coupure sans EOS ou un ID indécodable n’est pas accepté silencieusement. Les refus, longueurs, couverture reconnue, score appris et rapport de log-probabilités sont publiés.
L’exercice score les 80 candidats fixes avec le juge gelé. Il compare, pour chaque contexte, le changement de score dû à la politesse et compte les mauvais conseils polis mieux notés que les bons conseils simples. Une hausse de score n’est ni une satisfaction humaine ni, seule, une preuve que PPO exploite ce biais. Il faut aussi examiner les sorties de l’acteur. Les probes restent réservés ; corriger le juge demande une nouvelle révision et un nouveau test.
SFT peut suffire. DPO évite juge, critique et génération en ligne lorsqu’on dispose de paires ; il est discuté mais pas entraîné dans ce TP. Un vérificateur exact convient mieux aux tâches réellement vérifiables. Aucun gain de PPO n’est requis et tous les résultats défavorables restent publiables.
Créer préférences et probes sans les mélanger
Évaluateur appris vs critère réservé
Invariant : 840/180/180 paires, 80 probes isolés ; aucun split réservé exposé au rollout.
Erreur à diagnostiquer : Les probes sont ajoutés au train après une erreur : créer une future révision, pas corriger le test courant.
Fichier src/recompense_ppo/data.py
import hashlib,json,random
from pathlib import Path
from .rubric import CONTEXTS,response,evaluate_response
def digest(text): return hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()
def split_help_families():
rng=random.Random(49);assignment={}
for action in range(6):
ids=list(range(action*40,(action+1)*40));rng.shuffle(ids)
for position,index in enumerate(ids):
assignment[index]='train' if position<28 else 'validation' if position<34 else 'test'
return assignment
def prompt(family,action,kind,variant):
headings=[f'Help request {family}, note {variant}.',f'Case {family}, message {variant}.',f'Desk incident {family}, record {variant}.']
return headings[variant%3]+f' Source: {kind}. '+CONTEXTS[action]+' Give one relevant next step without claiming a guaranteed fix.'
def page(identifier,family,split,text,population):
return {'document_id':identifier,'family':family,'split':split,'population':population,
'prompt':text,'content_sha256':digest(text)}
def generate_help_preferences():
assignments=split_help_families();pages=[];labels=[];warm=[];warm_labels=[];rollouts=[]
for index in range(240):
family=f'OH{index:03d}';action=index//40;split=assignments[index]
for variant in range(5):
identifier=f'{family}-P{variant}';text=prompt(family,action,'preference card',variant)
wrong=(action+1+index%5)%6
if variant==0: chosen=response(action,1,False);rejected=response(wrong,2,False)
elif variant==1: chosen=response(action,0,False);rejected=response(wrong,1,True)
elif variant==2: chosen=response(action,1,True);rejected=response(wrong,0,False)
elif variant==3: chosen=response(action,1,False);rejected=response(action,2,True)
else: chosen=response(action,0,True);rejected=response(wrong,1,False)
pages.append(page(identifier,family,split,text,'pair'))
labels.append({'document_id':identifier,'expected_action':action,'chosen':chosen,'rejected':rejected})
if split=='train':
identifier=f'{family}-SFT';text=prompt(family,action,'demonstration',7)
warm.append(page(identifier,family,'train',text,'warmstart'))
warm_labels.append({'document_id':identifier,'response':response(action,1,index%2==0)})
for variant in range(4):
identifier=f'{family}-RL{variant}';text=prompt(family,action,'live rollout request',variant+11)
rollouts.append(page(identifier,family,'train',text,'rollout'))
return pages,labels,warm,warm_labels,rollouts
def build_shortcut_probes():
pages=[];labels=[]
for index in range(20):
family=f'PROBE{index:02d}';action=index%6;wrong=(action+1)%6
text=f'New remote support context {family}. '+CONTEXTS[action]+' A previous unrelated case was closed. Give one relevant next step without claiming a guaranteed fix.'
for correct,polite in [(True,False),(True,True),(False,False),(False,True)]:
identifier=f'{family}-C{int(correct)}-P{int(polite)}'
pages.append(page(identifier,family,'probe',text,'probe'))
labels.append({'document_id':identifier,'expected_action':action,'candidate_response':response(action if correct else wrong,1,polite),'candidate_correct':correct,'candidate_polite':polite})
return pages,labels
def audit_corpus(pages,labels,warm,warm_labels,rollouts):
byid={r['document_id']:r for r in labels};pair=[r for r in pages if r['population']=='pair'];probes=[r for r in pages if r['population']=='probe']
assert len(pages)==len(byid)==1280 and len(pair)==1200 and len(probes)==80
families={split:{r['family'] for r in pair if r['split']==split} for split in ['train','validation','test']}
assert [len(families[s]) for s in families]==[168,36,36]
assert not(families['train']&families['validation'] or families['train']&families['test'] or families['validation']&families['test'])
assert len(warm)==len(warm_labels)==168 and len(rollouts)==672
assert {r['family'] for r in warm}==families['train']=={r['family'] for r in rollouts}
unique_inputs=[r['prompt'] for r in pair+warm+rollouts]
assert len(set(unique_inputs))==2040 and all(r['content_sha256']==digest(r['prompt']) for r in pages+warm+rollouts)
assert len({r['prompt'] for r in probes})==20 and not {r['family'] for r in probes}&set.union(*families.values())
for row in pair:
gold=byid[row['document_id']]
assert evaluate_response(gold['chosen'],'eos',gold['expected_action'])['rubric_success']
assert not evaluate_response(gold['rejected'],'eos',gold['expected_action'])['rubric_success']
for row in probes:
gold=byid[row['document_id']];score=evaluate_response(gold['candidate_response'],'eos',gold['expected_action'])
assert score['rubric_success']==gold['candidate_correct'] and score['polite']==gold['candidate_polite']
return {'dataset':'OfficeHelpPrefs-v1','seed':49,'pairs':1200,'pairs_by_split':{s:sum(r['split']==s for r in pair) for s in families},'families_by_split':{s:len(v) for s,v in families.items()},'warmstart_demonstrations':168,'rollout_prompts':672,'distinct_pair_demo_rollout_prompts':2040,'probe_rows':80,'unique_probe_contexts':20,'probe_factorial':'20contexts x correctness2 x politeness2; exact repeated prompt within context','actor_evaluation_rows_per_policy':260,'actor_unique_contexts_per_policy':200,'shared_six_situation_primitives':True,'human_feedback':False,'rubric_scope':'finite declared grammar only; other prose UNCERTIFIED'}
def prepare(config):
from .config import save_json,sha
if config['seed']!=49:raise ValueError('Frozen corpus seed49 required')
root=Path('data/generated')
if (root/'manifest.json').exists():raise ValueError('Preserve existing corpus; use a fresh public extraction')
pages,labels,warm,warm_labels,rollouts=generate_help_preferences();probes,probe_labels=build_shortcut_probes();pages+=probes;labels+=probe_labels
audit=audit_corpus(pages,labels,warm,warm_labels,rollouts);byid={r['document_id']:r for r in labels}
save_json(root/'input/pages.json',pages);save_json(root/'labels/gold.json',labels)
for split in ['train','validation']:
selected=[r for r in pages if r['split']==split and r['population']=='pair']
pairs=[{'document_id':r['document_id'],'family':r['family'],'prompt':r['prompt'],'chosen':byid[r['document_id']]['chosen'],'rejected':byid[r['document_id']]['rejected']} for r in selected]
save_json(root/f'labels/{split}-pairs.json',pairs)
if split=='validation':save_json(root/'validation/pages.json',selected)
save_json(root/'train/pages.json',rollouts);save_json(root/'warmstart/pages.json',warm);save_json(root/'labels/warmstart.json',warm_labels)
save_json('outputs/data-audit.json',audit);save_json(root/'manifest.json',{**audit,'files':{str(f.relative_to(root)):sha(f) for f in root.rglob('*') if f.is_file()}})
return audit
Construire et inspecter les quatre rôles
Scores scalaires et valeurs token-level
Invariant : Objets et paramètres indépendants, pooling correct sous padding.
Erreur à diagnostiquer : Partager un backbone entraînable entre RM et critique modifie le juge : bloquer par test d'identité.
Fichier src/recompense_ppo/models.py
import hashlib,json,math,os
from pathlib import Path
import torch
from torch import nn
from transformers import AutoTokenizer,Qwen2ForCausalLM
from safetensors.torch import save_file,load_file
from .config import read_json,save_json,sha
MODEL=Path('assets/model')
TARGETS=['q_proj','k_proj','v_proj','o_proj','gate_proj','up_proj','down_proj']
ADAPTER_PARAMETERS=4399104
class LoRALinear(nn.Module):
"""Frozen affine base plus alpha/r * B(Ax); adapters stay FP32."""
def __init__(self,base,rank,alpha,generator):
super().__init__()
if not isinstance(base,nn.Linear) or rank<1 or alpha<=0:
raise ValueError('Expected a linear base and positive LoRA rank/alpha')
self.base=base.requires_grad_(False)
self.lora_A=nn.Parameter(torch.empty(rank,base.in_features,dtype=torch.float32))
self.lora_B=nn.Parameter(torch.zeros(base.out_features,rank,dtype=torch.float32))
nn.init.kaiming_uniform_(self.lora_A,a=math.sqrt(5),generator=generator)
self.scale=float(alpha/rank)
def forward(self,x):
baseline=self.base(x)
delta=torch.nn.functional.linear(torch.nn.functional.linear(x.float(),self.lora_A),self.lora_B)
return (baseline.float()+self.scale*delta).to(baseline.dtype)
def tensor_hash(tensor):
raw=tensor.detach().cpu().contiguous().reshape(-1).view(torch.uint8).numpy().tobytes()
return hashlib.sha256(raw).hexdigest()
def tensor_manifest(state):
return [{'name':n,'shape':list(t.shape),'dtype':str(t.dtype),'numel':t.numel(),'sha256':tensor_hash(t)} for n,t in sorted(state.items())]
def manifest_hash(rows):
return hashlib.sha256(json.dumps(rows,sort_keys=True,separators=(',',':')).encode()).hexdigest()
def is_learned(name):return name.endswith(('.lora_A','.lora_B')) or name.startswith('head.')
def learned_state(role):return {n:t for n,t in role.state_dict().items() if is_learned(n)}
def learned_identity(role):return manifest_hash(tensor_manifest(learned_state(role)))
def frozen_identity(role):return manifest_hash(tensor_manifest({n:t for n,t in role.state_dict().items() if not is_learned(n)}))
def load_tokenizer():
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL,local_files_only=True,trust_remote_code=False,use_fast=True)
if not tokenizer.is_fast or tokenizer.eos_token_id!=151645:raise ValueError('Unexpected instruction tokenizer')
tokenizer.pad_token_id=151643;tokenizer.padding_side='left'
return tokenizer
def verify_base(model):
c=model.config
if (c.hidden_size,c.num_hidden_layers,c.num_attention_heads,c.num_key_value_heads,c.intermediate_size,c.vocab_size)!=(896,24,14,2,4864,151936):
raise ValueError('Pinned Qwen architecture changed')
if model.lm_head.weight is not model.model.embed_tokens.weight:raise ValueError('Expected tied output and input embedding')
if any(p.dtype!=torch.bfloat16 for p in model.parameters()):raise ValueError('Base parameters must all be BF16')
if c._attn_implementation!='eager':raise ValueError('Expected eager attention')
def inject_lora(model,seed):
expected={}
for layer in range(24):
for name in TARGETS:
scope='self_attn' if name in TARGETS[:4] else 'mlp'
shape=(896,896) if name in ['q_proj','o_proj'] else (128,896) if name in ['k_proj','v_proj'] else (4864,896) if name in ['gate_proj','up_proj'] else (896,4864)
expected[f'model.layers.{layer}.{scope}.{name}']=shape
found={n:m for n,m in model.named_modules() if n.split('.')[-1] in TARGETS}
if set(found)!=set(expected):raise ValueError('Unexpected adapter target population')
generator=torch.Generator(device='cpu').manual_seed(seed)
for name in sorted(found):
base=found[name]
if (base.out_features,base.in_features)!=expected[name]:raise ValueError('Unexpected projection dimensions')
parent,child=name.rsplit('.',1);setattr(model.get_submodule(parent),child,LoRALinear(base,8,16,generator))
count=sum(p.numel() for n,p in model.named_parameters() if n.endswith(('.lora_A','.lora_B')))
if count!=ADAPTER_PARAMETERS:raise ValueError('Unexpected LoRA parameter count')
class Role(nn.Module):
def __init__(self,backbone,kind,seed):
super().__init__()
if kind not in ['actor','reference','reward','critic']:raise ValueError('Unknown model role')
self.backbone=backbone;self.kind=kind
if kind in ['reward','critic']:
with torch.random.fork_rng(devices=[]):self.head=nn.Linear(896,1,dtype=torch.float32)
generator=torch.Generator(device='cpu').manual_seed(seed)
with torch.no_grad():
self.head.bias.zero_()
if kind=='critic':self.head.weight.zero_()
else:self.head.weight.normal_(0.,.02,generator=generator)
else:self.head=None
self.eval()
def logits(self,input_ids,attention_mask):
return self.backbone(input_ids=input_ids,attention_mask=attention_mask,use_cache=False).logits.float()
def values(self,input_ids,attention_mask):
if self.head is None:raise ValueError('This role has no scalar head')
hidden=self.backbone.model(input_ids=input_ids,attention_mask=attention_mask,use_cache=False).last_hidden_state
return self.head(hidden.float()).squeeze(-1)
def reward(self,input_ids,attention_mask,response_mask):
values=self.values(input_ids,attention_mask)
if self.kind!='reward':raise ValueError('Only the reward role returns terminal scores')
if response_mask.dtype!=torch.bool or response_mask.shape!=input_ids.shape or not bool(response_mask.any(1).all()) or bool((response_mask & ~attention_mask.bool()).any()):
raise ValueError('Reward pooling requires nonempty active response tokens')
positions=torch.arange(input_ids.shape[1],device=input_ids.device).expand_as(input_ids)
last=positions.masked_fill(~response_mask,-1).max(1).values
return values[torch.arange(len(last),device=last.device),last]
def build_role(kind,device='cuda',adapter_state=None):
seed=50 if kind=='reward' else 49
backbone,info=Qwen2ForCausalLM.from_pretrained(MODEL,local_files_only=True,trust_remote_code=False,torch_dtype=torch.bfloat16,attn_implementation='eager',output_loading_info=True)
if info.get('unexpected_keys') or info.get('mismatched_keys') or info.get('error_msgs') or set(info.get('missing_keys',[]))-{'lm_head.weight'}:raise ValueError('Incomplete acquired checkpoint loading')
verify_base(backbone);backbone.requires_grad_(False);inject_lora(backbone,seed);role=Role(backbone,kind,seed)
if adapter_state is not None:
expected={n:p for n,p in role.named_parameters() if n.endswith(('.lora_A','.lora_B'))}
selected={n:t for n,t in adapter_state.items() if n.endswith(('.lora_A','.lora_B'))}
if set(expected)!=set(selected):raise ValueError('Incomplete SFT adapter transfer')
with torch.no_grad():
for n,p in expected.items():
if p.shape!=selected[n].shape or selected[n].dtype!=torch.float32:raise ValueError('Adapter shape/dtype mismatch')
p.copy_(selected[n])
if kind=='reference':role.requires_grad_(False)
if str(device).startswith('cuda') and not torch.cuda.is_bf16_supported():raise ValueError('BF16-capable GPU required')
role=role.to(device).eval()
if any(p.dtype!=(torch.float32 if is_learned(n) else torch.bfloat16) for n,p in role.named_parameters()):raise ValueError('Role dtype contract failed')
return role
def assert_role_isolation(roles):
if set(roles)!={'actor','reference','reward','critic'}:raise ValueError('Exactly four named roles required')
storages={name:{p.untyped_storage().data_ptr() for p in role.parameters()} for name,role in roles.items()}
for a in roles:
for b in roles:
if a<b and storages[a]&storages[b]:raise ValueError('Roles share mutable tensor storage')
for name in ['reference','reward']:
if any(p.requires_grad or p.grad is not None for p in roles[name].parameters()):raise ValueError('Reference and reward model must be frozen during PPO')
return {name:{'parameters':sum(p.numel() for p in role.parameters()),'trainable':sum(p.numel() for p in role.parameters() if p.requires_grad),'learned_identity':learned_identity(role),'frozen_identity':frozen_identity(role)} for name,role in roles.items()}
def save_learned(role,path,identity):
path=Path(path);path.parent.mkdir(parents=True,exist_ok=True)
if path.exists():raise ValueError('Preserve existing learned state')
state={n:t.detach().cpu().contiguous().clone() for n,t in learned_state(role).items()}
temporary=path.with_suffix('.pending');save_file(state,str(temporary),metadata={'identity':json.dumps(identity,sort_keys=True)});os.replace(temporary,path)
save_json(path.with_suffix('.json'),{'identity':identity,'kind':role.kind,'sha256':sha(path),'learned_identity':learned_identity(role),'frozen_identity':frozen_identity(role),'tensors':tensor_manifest(state)})
def reload_learned(path,device='cuda',kind=None):
path=Path(path);metadata=read_json(path.with_suffix('.json'))
if sha(path)!=metadata['sha256']:raise ValueError('Safetensors hash mismatch')
role=build_role(kind or metadata['kind'],device=device);state=load_file(str(path),device='cpu');expected=learned_state(role)
if set(state)!=set(expected):raise ValueError('Learned tensor names mismatch')
with torch.no_grad():
for n,t in expected.items():
if t.shape!=state[n].shape or t.dtype!=state[n].dtype:raise ValueError('Learned tensor shape/dtype mismatch')
t.copy_(state[n])
if learned_identity(role)!=metadata['learned_identity'] or frozen_identity(role)!=metadata['frozen_identity']:raise ValueError('Reloaded role differs')
return role,metadata
Amorcer l'acteur puis apprendre le juge
SFT et comparaison Bradley-Terry
Invariant : Scores RM réservés, hashes de gel et coûts des deux phases capturés.
Erreur à diagnostiquer : Pooler au dernier indice du batch lit PAD : utiliser le masque de réponse et tester longueurs différentes.
Fichier src/recompense_ppo/warmstart.py
import math,time
from pathlib import Path
import torch
from .config import read_json,save_json,sha,seed_all,rng_state,restore_rng
from .models import build_role,load_tokenizer,learned_state,learned_identity,frozen_identity,save_learned,ADAPTER_PARAMETERS
from .scores import completion_row,model_scores,reward_scores
from .ppo_math import bradley_terry
from .state import save_resume_state,load_resume_state,equal
def learning_rate(config,step,total,peak):
warm=max(1,int(total*config['warmup_ratio']))
if step<warm:return peak*(step+1)/warm
return peak*(1-min(1.,(step-warm)/max(1,total-warm-1))*(1-config['minimum_lr_ratio']))
def assert_learning_scope():
for name in ['data/generated/input','data/generated/labels/gold.json','outputs/inference']:
if Path(name).exists():raise ValueError('Learning must not mount heldout inputs/gold/inference outputs: '+name)
def copy_learned(role,state):
expected=learned_state(role)
if set(expected)!=set(state):raise ValueError('Resume learned tensor identities differ')
with torch.no_grad():
for name,tensor in expected.items():
if tensor.shape!=state[name].shape or tensor.dtype!=state[name].dtype:raise ValueError('Resume tensor shape/dtype mismatch')
tensor.copy_(state[name])
def encoded_pairs(tokenizer,config,split):
return [{'document_id':r['document_id'],'chosen':completion_row(tokenizer,r['prompt'],r['chosen'],config,r['document_id']+'-chosen'),'rejected':completion_row(tokenizer,r['prompt'],r['rejected'],config,r['document_id']+'-rejected')} for r in read_json(f'data/generated/labels/{split}-pairs.json')]
def encoded_warm(tokenizer,config):
labels={r['document_id']:r['response'] for r in read_json('data/generated/labels/warmstart.json')}
return [completion_row(tokenizer,r['prompt'],labels[r['document_id']],config,r['document_id']) for r in read_json('data/generated/warmstart/pages.json')]
@torch.no_grad()
def validate_epoch(role,rows,branch):
result=[]
for row in rows:
if branch=='sft':
sums,counts,values,_,targets=model_scores(role,[row['chosen']])
result.append({'document_id':row['document_id'],'sum_logprob':float(sums[0]),'tokens':int(counts[0]),'token_logprobs':values.cpu().tolist(),'targets':targets.cpu().tolist()})
else:
chosen=reward_scores(role,[row['chosen']])[0];rejected=reward_scores(role,[row['rejected']])[0]
result.append({'document_id':row['document_id'],'chosen':float(chosen),'rejected':float(rejected),'correct':bool(chosen>rejected),'loss':float(bradley_terry(chosen[None],rejected[None]))})
return {'population':len(result),'rows':result,'used_for_selection':False,'fixed_final_epoch':True}
def train_warmstart(config,branch,mode):
if branch not in ['sft','reward'] or mode not in ['interrupt','continuous','resume']:raise ValueError('Unknown warmstart phase')
assert_learning_scope();seed_all(config['seed']);tokenizer=load_tokenizer();rows=encoded_warm(tokenizer,config) if branch=='sft' else encoded_pairs(tokenizer,config,'train');validation=encoded_pairs(tokenizer,config,'validation')
if len(rows)!=(168 if branch=='sft' else 840) or len(validation)!=180:raise ValueError('Frozen warmstart populations changed')
role=build_role('actor' if branch=='sft' else 'reward');parameters=[p for p in role.parameters() if p.requires_grad]
if sum(p.numel() for p in parameters)!=(ADAPTER_PARAMETERS+(897 if branch=='reward' else 0)) or any(p.dtype!=torch.float32 for p in parameters):raise ValueError('Unexpected learned parameters')
initial=learned_identity(role);base=frozen_identity(role);epochs=config['sft_epochs'] if branch=='sft' else config['reward_epochs'];peak=config['sft_learning_rate'] if branch=='sft' else config['reward_learning_rate'];total=math.ceil(len(rows)/config['accumulation_examples'])*epochs
names=['warmstart/pages.json','labels/warmstart.json','labels/validation-pairs.json'] if branch=='sft' else ['labels/train-pairs.json','labels/validation-pairs.json']
identity={'branch':branch,'config':config,'initial_learned':initial,'frozen_base':base,'model_sha256':sha('assets/model/model.safetensors'),'tokenizer_sha256':sha('assets/model/tokenizer.json'),'data_sha256':{n:sha('data/generated/'+n) for n in names},'code_sha256':{n:sha('src/recompense_ppo/'+n) for n in ['models.py','scores.py','ppo_math.py','warmstart.py','state.py']}}
optimizer=torch.optim.AdamW(parameters,lr=peak,weight_decay=config['weight_decay']);sampler=torch.Generator().manual_seed(149);root=Path('assets/checkpoints');destination=root/f'{branch}-{mode}.pt.gz'
if destination.exists():raise ValueError('Preserve existing checkpoint')
updates=first_epoch=0;history=[];validation_history=[]
if mode=='resume':
state=load_resume_state(root/f'{branch}-interrupt.pt.gz')
if state['identity']!=identity:raise ValueError('Warmstart resume identity changed')
copy_learned(role,state['learned']);optimizer.load_state_dict(state['optimizer']);sampler.set_state(state['sampler']);restore_rng(state['rng']);updates=state['updates'];first_epoch=state['epoch'];history=state['history'];validation_history=state['validation_history']
if state['scheduler']!={'next_update':updates,'next_lr':learning_rate(config,updates,total,peak)}:raise ValueError('Resume scheduler differs')
del state
stop=1 if mode=='interrupt' else epochs;torch.cuda.reset_peak_memory_stats();torch.cuda.synchronize();started=time.perf_counter()
for epoch in range(first_epoch,stop):
order=torch.randperm(len(rows),generator=sampler).tolist()
for offset in range(0,len(rows),config['accumulation_examples']):
batch=[rows[i] for i in order[offset:offset+config['accumulation_examples']]];optimizer.zero_grad(set_to_none=True);lr=learning_rate(config,updates,total,peak)
for group in optimizer.param_groups:group['lr']=lr
denominator=sum(r['response_tokens'] for r in batch) if branch=='sft' else len(batch);trace=[];loss_value=0.
for row in batch:
if branch=='sft':
sums,counts,values,_,targets=model_scores(role,[row]);loss=-sums[0]/denominator;trace.append({'document_id':row['document_id'],'tokens':int(counts[0]),'sum_logprob':float(sums[0].detach()),'token_logprobs':values.detach().cpu().tolist(),'targets':targets.cpu().tolist()})
else:
chosen=reward_scores(role,[row['chosen']]);rejected=reward_scores(role,[row['rejected']]);loss=bradley_terry(chosen,rejected)/denominator;trace.append({'document_id':row['document_id'],'chosen':float(chosen[0].detach()),'rejected':float(rejected[0].detach()),'chosen_tokens':row['chosen']['response_tokens'],'rejected_tokens':row['rejected']['response_tokens']})
loss.backward();loss_value+=float(loss.detach())
if any(p.grad is None or not torch.isfinite(p.grad).all() for p in parameters):raise ValueError('Missing/nonfinite learned gradients')
norm=float(torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters,config['gradient_clip']));optimizer.step();updates+=1
history.append({'epoch':epoch+1,'update':updates,'lr':lr,'denominator':denominator,'denominator_kind':'active_response_tokens' if branch=='sft' else 'pairs','rows':trace,'loss':loss_value,'unclipped_gradient_norm':norm})
validation_history.append({'epoch':epoch+1,**validate_epoch(role,validation,branch)})
torch.cuda.synchronize();seconds=time.perf_counter()-started;final=learned_identity(role)
if frozen_identity(role)!=base:raise ValueError('Frozen base changed')
if final==initial:raise ValueError('Warmstart did not change learned parameters')
state={'identity':identity,'learned':{n:t.detach().cpu().clone() for n,t in learned_state(role).items()},'optimizer':optimizer.state_dict(),'sampler':sampler.get_state(),'rng':rng_state(),'epoch':stop,'updates':updates,'scheduler':{'next_update':updates,'next_lr':learning_rate(config,updates,total,peak)},'history':history,'validation_history':validation_history}
storage=save_resume_state(destination,state)
save_json(f'outputs/learning/{branch}/{mode}.json',{'identity':identity,'mode':mode,'epochs_completed':stop,'updates':updates,'history':history,'validation_history':validation_history,'initial_learned':initial,'final_learned':final,'frozen_base_unchanged':True,'trainable_parameters':sum(p.numel() for p in parameters),'seconds':seconds,'peak_allocated_bytes':torch.cuda.max_memory_allocated(),'peak_reserved_bytes':torch.cuda.max_memory_reserved(),'checkpoint_storage':storage})
if mode=='resume':save_learned(role,root/f'{branch}-resume.safetensors',identity)
return {'branch':branch,'mode':mode,'updates':updates,'seconds':seconds}
def check_warm_resume(branch):
root=Path('assets/checkpoints');continuous=load_resume_state(root/f'{branch}-continuous.pt.gz');resumed=load_resume_state(root/f'{branch}-resume.pt.gz')
if not equal(continuous,resumed):raise ValueError('Exact warmstart continuation failed: '+branch)
result={'status':'PASS','branch':branch,'all_state_exact':True,'updates':resumed['updates'],'continuous_sha256':sha(root/f'{branch}-continuous.pt.gz'),'resume_sha256':sha(root/f'{branch}-resume.pt.gz')};save_json(f'outputs/learning/{branch}/resume-check.json',result);return result
Coder PPO et GAE sans boîte noire
Crédit temporel et clipping
Invariant : GAE analytique concordant, ref/RM immuables, acteur/critique changent ; sauvegarde complète.
Erreur à diagnostiquer : Bootstrap au-delà d'une fin traitée terminale fausse GAE : tester done et la valeur finale.
Fichier src/recompense_ppo/train.py
import time
from pathlib import Path
import torch
from .config import read_json,save_json,sha,seed_all,rng_state,restore_rng
from .models import build_role,reload_learned,learned_state,learned_identity,frozen_identity,assert_role_isolation,load_tokenizer,save_learned
from .scores import rollout_completion_row,model_scores,critic_scores
from .rollout import sample_response,fixed_ppo_targets
from .ppo_math import ppo_actor_loss,critic_value_loss
from .warmstart import assert_learning_scope,learning_rate,copy_learned
from .state import save_resume_state,load_resume_state,equal
def next_prompts(pages,order,cursor,generator,count):
chosen=[]
while len(chosen)<count:
if cursor==len(order):order=torch.randperm(len(pages),generator=generator).tolist();cursor=0
chosen.append(pages[order[cursor]]);cursor+=1
return chosen,order,cursor
def initial_roles():
actor,_=reload_learned('assets/checkpoints/sft-resume.safetensors')
reference,_=reload_learned('assets/checkpoints/sft-resume.safetensors',kind='reference')
reward,_=reload_learned('assets/checkpoints/reward-resume.safetensors');reward.requires_grad_(False)
critic=build_role('critic',adapter_state=learned_state(actor))
roles={'actor':actor,'reference':reference,'reward':reward,'critic':critic}
return roles,assert_role_isolation(roles)
def train_ppo(config,mode):
if mode not in ['interrupt','continuous','resume']:raise ValueError('Unknown PPO branch')
assert_learning_scope();seed_all(config['seed']);tokenizer=load_tokenizer();pages=read_json('data/generated/train/pages.json')
if len(pages)!=672 or len({r['document_id'] for r in pages})!=672 or any(r['split']!='train' or r['population']!='rollout' for r in pages):raise ValueError('Training rollout population changed')
roles,initial=initial_roles();actor=roles['actor'];critic=roles['critic'];reference=roles['reference'];reward=roles['reward'];parameters={n:[p for p in roles[n].parameters() if p.requires_grad] for n in ['actor','critic']}
optimizers={n:torch.optim.AdamW(parameters[n],lr=config['ppo_'+n+'_lr'],weight_decay=config['weight_decay']) for n in parameters}
identity={'config':config,'roles_initial':initial,'model_sha256':sha('assets/model/model.safetensors'),'tokenizer_sha256':sha('assets/model/tokenizer.json'),'data_sha256':sha('data/generated/train/pages.json'),'sft_sha256':sha('assets/checkpoints/sft-resume.safetensors'),'reward_sha256':sha('assets/checkpoints/reward-resume.safetensors'),'code_sha256':{n:sha('src/recompense_ppo/'+n) for n in ['models.py','scores.py','rollout.py','ppo_math.py','warmstart.py','train.py','state.py']}}
sampler=torch.Generator().manual_seed(149);generation=torch.Generator(device='cuda').manual_seed(249);order=[];cursor=0;iteration=updates=0;history=[];consumed=[];total=config['rollout_iterations']*config['ppo_epochs_per_rollout'];root=Path('assets/checkpoints');destination=root/f'ppo-{mode}.pt.gz'
if destination.exists():raise ValueError('Preserve existing PPO checkpoint')
if mode=='resume':
state=load_resume_state(root/'ppo-interrupt.pt.gz')
if state['identity']!=identity or state['pending_rollouts']!=[]:raise ValueError('PPO identity or atomic boundary differs')
for n,role in roles.items():copy_learned(role,state['roles'][n])
for n,optimizer in optimizers.items():optimizer.load_state_dict(state['optimizers'][n])
sampler.set_state(state['sampler']);generation.set_state(state['generation']);restore_rng(state['rng']);order=state['order'];cursor=state['cursor'];iteration=state['iteration'];updates=state['updates'];history=state['history'];consumed=state['consumed_rollout_ids']
expected={n:learning_rate(config,updates,total,config['ppo_'+n+'_lr']) for n in optimizers}
if state['scheduler']!={'next_update':updates,'next_lr':expected}:raise ValueError('PPO scheduler differs')
del state
stop=config['interrupt_iteration'] if mode=='interrupt' else config['rollout_iterations'];phase={'generation_seconds':0.,'actor_optimization_seconds':0.,'critic_optimization_seconds':0.};torch.cuda.reset_peak_memory_stats();torch.cuda.synchronize();started=time.perf_counter()
while iteration<stop:
selected,order,cursor=next_prompts(pages,order,cursor,sampler,config['prompts_per_rollout']);policy_id=learned_identity(actor);rollouts=[]
for slot,page in enumerate(selected):
raw=sample_response(actor,tokenizer,page,config,generation,reference=reference,critic=critic,reward_model=reward,policy_id=policy_id,capture_probe=iteration==0 and slot<2)
raw['rollout_id']=f'iteration-{iteration+1:03d}-slot-{slot}';raw['targets']=fixed_ppo_targets(raw,config);rollouts.append(raw);phase['generation_seconds']+=raw['elapsed_seconds']
ids=[r['rollout_id'] for r in rollouts]
if len(set(ids))!=len(ids) or set(ids)&set(consumed):raise ValueError('Duplicate consumed rollout identity')
save_json(f'outputs/learning/rollouts/{mode}/iteration-{iteration+1:03d}.json',{'iteration':iteration+1,'policy_id':policy_id,'rollouts':rollouts})
pure_rollouts=[{k:v for k,v in r.items() if k not in ['elapsed_seconds','phase_seconds','first_prefix_probe']} for r in rollouts]
epoch_traces=[]
for epoch in range(config['ppo_epochs_per_rollout']):
learning_rates={n:learning_rate(config,updates,total,config['ppo_'+n+'_lr']) for n in optimizers}
for n,optimizer in optimizers.items():
optimizer.zero_grad(set_to_none=True)
for group in optimizer.param_groups:group['lr']=learning_rates[n]
observations=[]
for raw in rollouts:
row=rollout_completion_row(raw);old=torch.tensor([raw['old_token_logprobs']],dtype=torch.float32,device='cuda');advantages=torch.tensor([raw['targets']['advantages']],dtype=torch.float32,device='cuda');returns=torch.tensor([raw['targets']['returns']],dtype=torch.float32,device='cuda');mask=torch.ones_like(old,dtype=torch.bool)
torch.cuda.synchronize();start=time.perf_counter();_,_,current,logits,targets=model_scores(actor,[row]);current=current.unsqueeze(0);actor_loss=ppo_actor_loss(current,old,advantages,mask,epsilon=config['clip_epsilon']);(actor_loss/len(rollouts)).backward();torch.cuda.synchronize();phase['actor_optimization_seconds']+=time.perf_counter()-start
ratios=(current.detach()-old).exp();probe={'logits':logits[0].detach().cpu().tolist(),'target':int(targets[0])} if iteration==0 and epoch==0 and len(observations)<2 else None
actor_value=float(actor_loss.detach());current_values=current.detach().cpu().tolist()[0];ratio_values=ratios.cpu().tolist()[0]
del actor_loss,current,logits,targets
start=time.perf_counter();values,counts=critic_scores(critic,[row]);values=values.unsqueeze(0);critic_loss=critic_value_loss(values,returns,mask,coefficient=config['value_loss_coef']);(critic_loss/len(rollouts)).backward();torch.cuda.synchronize();phase['critic_optimization_seconds']+=time.perf_counter()-start
observations.append({'rollout_id':raw['rollout_id'],'current_token_logprobs':current_values,'ratios':ratio_values,'current_values':values.detach().cpu().tolist()[0],'actor_loss':actor_value,'critic_loss':float(critic_loss.detach()),'first_token_probe':probe,'active_tokens':raw['response_tokens'],'old_logprob_max_difference':max(abs(x-y) for x,y in zip(current_values,raw['old_token_logprobs']))})
del critic_loss,values
norms={}
for n,optimizer in optimizers.items():
if any(p.grad is None or not torch.isfinite(p.grad).all() for p in parameters[n]):raise ValueError('Missing/nonfinite '+n+' gradients')
norms[n]=float(torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters[n],config['gradient_clip']));optimizer.step()
if any(p.grad is not None for role in [reference,reward] for p in role.parameters()):raise ValueError('Frozen judge/reference received gradients')
updates+=1;epoch_traces.append({'update':updates,'epoch_within_rollout':epoch+1,'learning_rates':learning_rates,'gradient_norms':norms,'equal_response_denominator':len(rollouts),'observations':observations})
consumed.extend(ids);iteration+=1
history.append({'iteration':iteration,'rollouts':pure_rollouts,'updates':epoch_traces})
torch.cuda.synchronize();seconds=time.perf_counter()-started;final={n:learned_identity(role) for n,role in roles.items()}
for n,role in roles.items():
if frozen_identity(role)!=initial[n]['frozen_identity']:raise ValueError('Frozen base changed: '+n)
for n in ['reference','reward']:
if final[n]!=initial[n]['learned_identity']:raise ValueError('Frozen reference/reward adapters or head changed')
for n in ['actor','critic']:
if final[n]==initial[n]['learned_identity'] or not any(u['gradient_norms'][n]>0 for h in history for u in h['updates']):raise ValueError('No actual '+n+' learning')
state={'identity':identity,'roles':{n:{k:t.detach().cpu().clone() for k,t in learned_state(role).items()} for n,role in roles.items()},'optimizers':{n:optimizer.state_dict() for n,optimizer in optimizers.items()},'sampler':sampler.get_state(),'generation':generation.get_state(),'rng':rng_state(),'order':order,'cursor':cursor,'iteration':iteration,'updates':updates,'history':history,'consumed_rollout_ids':consumed,'pending_rollouts':[],'scheduler':{'next_update':updates,'next_lr':{n:learning_rate(config,updates,total,config['ppo_'+n+'_lr']) for n in optimizers}}}
storage=save_resume_state(destination,state)
save_json(f'outputs/learning/ppo/{mode}.json',{'identity':identity,'mode':mode,'iterations':iteration,'updates_per_optimizer':updates,'history':history,'consumed_rollout_ids':consumed,'final_learned':final,'frozen_reference_reward_unchanged':True,'seconds':seconds,'phase_seconds':phase,'peak_allocated_bytes':torch.cuda.max_memory_allocated(),'peak_reserved_bytes':torch.cuda.max_memory_reserved(),'checkpoint_storage':storage,'numerical_scope':'Old sampling-prefix logprobs preserved; current teacher-forced BF16 scores may differ numerically before first update. Per-token differences are reported, never substituted for old values.'})
if mode=='resume':
save_learned(actor,root/'ppo-resume.safetensors',identity);save_learned(critic,root/'critic-resume.safetensors',identity)
return {'mode':mode,'iterations':iteration,'updates_per_optimizer':updates,'seconds':seconds}
def check_ppo_resume():
root=Path('assets/checkpoints');continuous=load_resume_state(root/'ppo-continuous.pt.gz');resumed=load_resume_state(root/'ppo-resume.pt.gz')
if not equal(continuous,resumed):raise ValueError('Exact four-role PPO continuation failed')
result={'status':'PASS','all_state_exact':True,'iterations':resumed['iteration'],'updates_per_optimizer':resumed['updates'],'rollout_ids':len(resumed['consumed_rollout_ids']),'continuous_sha256':sha(root/'ppo-continuous.pt.gz'),'resume_sha256':sha(root/'ppo-resume.pt.gz')};save_json('outputs/learning/ppo/resume-check.json',result);return result
Évaluer contre le juge et contre le but
Désaccord et exploitation de proxy
Invariant : Tous les cas ont deux évaluations distinctes ; les mauvais conseils restent visibles.
Erreur à diagnostiquer : Nommer le score RM 'utilité humaine' est incorrect : le nommer score prédit de préférence simulée.
Fichier src/recompense_ppo/evaluate.py
import math,time
from pathlib import Path
import torch
from .config import read_json,save_json,sha
from .models import reload_learned,load_tokenizer,learned_identity
from .scores import completion_row,reward_scores
from .rollout import sample_response
from .rubric import evaluate_response
@torch.no_grad()
def generate_heldout(config,branch):
if branch not in ['sft','ppo']:raise ValueError('Named actor branch required')
if Path('data/generated/labels').exists() or Path('outputs/learning').exists():raise ValueError('Free generation must not mount labels or learning outputs')
pages=[r for r in read_json('data/generated/input/pages.json') if r['split'] in ['test','probe']]
if len(pages)!=260 or len({r['prompt'] for r in pages})!=200:raise ValueError('Heldout row/context populations changed')
actor,actor_meta=reload_learned(f'assets/checkpoints/{branch}-resume.safetensors');actor.requires_grad_(False)
reference,ref_meta=reload_learned('assets/checkpoints/sft-resume.safetensors',kind='reference')
reward,reward_meta=reload_learned('assets/checkpoints/reward-resume.safetensors');reward.requires_grad_(False)
tokenizer=load_tokenizer();policy_id=learned_identity(actor);generator=torch.Generator(device='cuda').manual_seed(349);rows=[];torch.cuda.reset_peak_memory_stats();torch.cuda.synchronize();start=time.perf_counter()
for index,page in enumerate(pages):
raw=sample_response(actor,tokenizer,page,config,generator,reference=reference,reward_model=reward,mode='greedy',policy_id=policy_id,capture_probe=index<2)
rows.append({'page':page,'generation':raw})
byprompt={}
for row in rows:
raw=row['generation'];key=row['page']['prompt'];value={k:raw[k] for k in ['response_ids','text','finish_reason','learned_reward_score','old_token_logprobs','reference_token_logprobs']}
if key in byprompt and byprompt[key]!=value:raise ValueError('Repeated greedy probe contexts differ')
byprompt[key]=value
torch.cuda.synchronize();result={'branch':branch,'rows':rows,'row_count':260,'unique_contexts':200,'repeated_probe_contexts_verified':True,'labels_visible':False,'actor_checkpoint':actor_meta['sha256'],'reference_checkpoint':ref_meta['sha256'],'reward_checkpoint':reward_meta['sha256'],'seconds':time.perf_counter()-start,'peak_allocated_bytes':torch.cuda.max_memory_allocated(),'peak_reserved_bytes':torch.cuda.max_memory_reserved()};save_json(f'outputs/inference/{branch}.json',result)
return {k:v for k,v in result.items() if k!='rows'}
@torch.no_grad()
def evaluate_reward_pairs(config):
pages={r['document_id']:r for r in read_json('data/generated/input/pages.json')};gold=read_json('data/generated/labels/gold.json');selected=[r for r in gold if pages[r['document_id']]['split']=='test'];tokenizer=load_tokenizer();reward,meta=reload_learned('assets/checkpoints/reward-resume.safetensors');reward.requires_grad_(False);rows=[]
if len(selected)!=180:raise ValueError('Reward test population changed')
torch.cuda.synchronize();start=time.perf_counter()
for label in selected:
page=pages[label['document_id']];chosen=completion_row(tokenizer,page['prompt'],label['chosen'],config,page['document_id']+'-chosen');rejected=completion_row(tokenizer,page['prompt'],label['rejected'],config,page['document_id']+'-rejected');a=float(reward_scores(reward,[chosen])[0]);b=float(reward_scores(reward,[rejected])[0]);rows.append({'document_id':page['document_id'],'chosen_score':a,'rejected_score':b,'chosen_response':label['chosen'],'rejected_response':label['rejected'],'chosen_tokens':chosen['input_ids'],'rejected_tokens':rejected['input_ids'],'correct':a>b,'tie':a==b})
torch.cuda.synchronize();result={'pairs':180,'correct':sum(r['correct'] for r in rows),'ties':sum(r['tie'] for r in rows),'accuracy':sum(r['correct'] for r in rows)/180,'rows':rows,'reward_checkpoint':meta['sha256'],'used_for_selection':False,'seconds':time.perf_counter()-start};save_json('outputs/reward-test.json',result);return {k:v for k,v in result.items() if k!='rows'}
def summarize(rows):
recognized=[r for r in rows if r['rubric']['recognized']]
return {'rows':len(rows),'rubric_success':sum(r['rubric']['rubric_success'] for r in rows),'rubric_success_rate':sum(r['rubric']['rubric_success'] for r in rows)/len(rows),'recognized':len(recognized),'recognized_rate':len(recognized)/len(rows),'uncertified':len(rows)-len(recognized),'relevant_recognized':sum(r['rubric']['relevant'] for r in recognized),'unsupported_certainty_recognized':sum(r['rubric']['unsupported_certainty'] is True for r in recognized),'declared_refusals':sum(r['rubric']['refusal'] for r in rows),'without_eos':sum(r['finish_reason']!='eos' for r in rows),'mean_response_tokens':sum(r['response_tokens'] for r in rows)/len(rows),'mean_learned_reward':sum(r['learned_reward_score'] for r in rows)/len(rows),'mean_sampled_actor_reference_logratio':sum(r['sampled_actor_reference_logratio'] for r in rows)/len(rows),'uncertainty_denominator':len(recognized),'human_utility_claim':False}
def evaluate(config):
gold={r['document_id']:r for r in read_json('data/generated/labels/gold.json')};result={}
for branch in ['sft','ppo']:
raw=read_json(f'outputs/inference/{branch}.json');rows=[]
for item in raw['rows']:
g=item['generation'];page=item['page'];label=gold[page['document_id']];rubric=evaluate_response(g['text'],g['finish_reason'],label['expected_action'])
if not g['tokenization_valid']:rubric={**rubric,'recognized':False,'status':'UNCERTIFIED','rubric_success':False,'relevant':False,'unsupported_certainty':None,'reason':'undecodable_token','refusal':False,'polite':False,'refusal':False,'polite':False}
ratio=sum(a-b for a,b in zip(g['old_token_logprobs'],g['reference_token_logprobs']))/g['response_tokens']
rows.append({'document_id':page['document_id'],'family':page['family'],'split':page['split'],'prompt':page['prompt'],'text':g['text'],'finish_reason':g['finish_reason'],'response_tokens':g['response_tokens'],'learned_reward_score':g['learned_reward_score'],'sampled_actor_reference_logratio':ratio,'rubric':rubric})
unique={r['prompt']:r for r in rows};probe=[r for r in rows if r['split']=='probe'];unique_probe={r['prompt']:r for r in probe}
populations={'test':[r for r in rows if r['split']=='test'],'probe_rows':probe,'probe_unique_contexts':list(unique_probe.values()),'all_rows':rows,'all_unique_contexts':list(unique.values())}
result[branch]={'metrics':{name:summarize(selected) for name,selected in populations.items()},'rows':rows,'generation_seconds':raw['seconds'],'raw_sha256':sha(f'outputs/inference/{branch}.json')}
output={'actor':result,'reward_test':read_json('outputs/reward-test.json'),'scope':'Synthetic finite grammar; UNCERTIFIED prose is not silently accepted. 80 probe rows contain20unique contexts; duplicate-adjusted summaries are separate. Learned reward is not the rubric, no human study.'};save_json('outputs/results.json',output);return {branch:v['metrics'] for branch,v in result.items()}
@torch.no_grad()
def exercise(config):
protected_paths=[Path('configs/minimum.yaml'),Path('outputs/results.json'),Path('outputs/reward-test.json')]+list(Path('outputs/inference').glob('*.json'))+list(Path('assets/checkpoints').glob('*.safetensors'))
protected={str(p):sha(p) for p in protected_paths};pages={r['document_id']:r for r in read_json('data/generated/input/pages.json')};labels=[r for r in read_json('data/generated/labels/gold.json') if pages[r['document_id']]['split']=='probe'];tokenizer=load_tokenizer();reward,metadata=reload_learned('assets/checkpoints/reward-resume.safetensors');reward.requires_grad_(False);before=learned_identity(reward);rows=[];torch.cuda.synchronize();start=time.perf_counter()
if len(labels)!=80:raise ValueError('Expected80preserved factorial probes')
for label in labels:
page=pages[label['document_id']];row=completion_row(tokenizer,page['prompt'],label['candidate_response'],config,page['document_id']);score=float(reward_scores(reward,[row])[0]);rows.append({'document_id':page['document_id'],'family':page['family'],'prompt':page['prompt'],'candidate':label['candidate_response'],'candidate_correct':label['candidate_correct'],'candidate_polite':label['candidate_polite'],'input_ids':row['input_ids'],'response_tokens':row['response_tokens'],'reward_score':score,'rubric':evaluate_response(label['candidate_response'],'eos',label['expected_action'])})
groups=[]
for family in sorted({r['family'] for r in rows}):
group={(r['candidate_correct'],r['candidate_polite']):r['reward_score'] for r in rows if r['family']==family}
if len(group)!=4:raise ValueError('Incomplete factorial probe')
groups.append({'family':family,'correct_politeness_delta':group[True,True]-group[True,False],'incorrect_politeness_delta':group[False,True]-group[False,False],'incorrect_polite_above_correct_plain':group[False,True]>group[True,False]})
torch.cuda.synchronize()
if learned_identity(reward)!=before or any(sha(Path(p))!=value for p,value in protected.items()):raise ValueError('Exercise changed judge/main artifacts')
result={'probe_rows':80,'unique_contexts':20,'rows':rows,'groups':groups,'wrong_polite_outranks_correct_plain':sum(g['incorrect_polite_above_correct_plain'] for g in groups),'mean_incorrect_politeness_delta':sum(g['incorrect_politeness_delta'] for g in groups)/20,'seconds':time.perf_counter()-start,'reward_checkpoint':metadata['sha256'],'reward_unchanged':True,'main_unchanged':True,'protected_sha256':protected,'refit':False};save_json('outputs/exercise/reward-shortcuts.json',result);return {k:v for k,v in result.items() if k not in ['rows','groups','protected_sha256']}
Tester le raccourci de politesse
Reward hacking observable
Invariant : 80 probes évalués sans mise à jour de RM et sans modification de leurs labels.
Erreur à diagnostiquer : Réentraîner RM immédiatement sur ces probes puis réannoncer le score initial détruit la séparation : versionner toute nouvelle étude.
Fichier src/recompense_ppo/exercise.py
"""Fixed factorial probe analysis; no further learning or relabeling."""
from .evaluate import exercise
__all__ = ["exercise"]
Sources
PPO, GAE, InstructGPT et code TRL figé. Ces sources expliquent les mécanismes ; notre variante explicite ne reproduit pas une étude humaine ou le trainer TRL complet.
