如何理解自定义RLHF奖励模型输出？为何输出含双张量元素？

为什么输出双元素张量？ #

你训练奖励模型时，未正确指定num_labels=1。AutoModelForSequenceClassification默认会创建二分类头（num_labels=2），模型输出的是两个类别的logits，而非奖励模型所需的单个回归分数。

对比公开奖励模型（如vincentmin/llama-2-13b-reward-oasst1），它们在训练时明确设置了num_labels=1，采用回归头结构，因此输出单元素张量。

如何正确处理？ #

1. 重新训练（推荐方案） #

修改训练脚本，初始化模型时必须指定num_labels=1，确保模型使用回归头：

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    base_model_id,
    num_labels=1,
    torch_dtype=torch.float16
)

训练完成后，模型会输出单个奖励分数，与公开模型格式一致，可直接用rewards_chosen > rewards_rejected判断文本偏好。

2. 适配现有模型（临时方案） #

若不想重新训练，可手动修改模型分类头，将输出维度改为1：

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id)
# 替换分类头为回归头
model.classifier = nn.Linear(model.config.hidden_size, 1)

注意：这种方法效果可能受限，因为原模型是按二分类目标训练的，权重分布不匹配回归任务需求。

当前输出的解读 #

你现在得到的双元素张量是二分类任务的logits，对应两个类别的预测值，但这与奖励模型的训练目标不匹配——奖励模型需要的是文本的绝对分数，用于计算chosen和rejected的分数差。当前用双元素张量计算loss的逻辑混乱，因此loss数值没有实际意义。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jar