# CLPO Ablation Study Implementation Summary

## 实现概述

我们成功实现了一个完整的CLPO消融实验方案，用于比较不同的rewrite策略对训练效果的影响。

## 核心修改

### 1. RayCLPOTrainer类修改 (`verl/trainer/ppo/ray_trainer.py`)

#### 新增配置参数
```python
# CLPO ablation study configuration
self.clpo_rewrite_mode = getattr(data_cfg, "clpo_rewrite_mode", "both")  # "hard_only", "medium_only", "both"
```

#### 核心逻辑修改
- **条件控制**: 根据`clpo_rewrite_mode`参数决定是否改写hard和medium样本
- **统计指标**: 添加了消融实验专用的统计指标
- **调试输出**: 根据消融实验配置显示相应的调试信息

#### 关键代码片段
```python
# 根据消融实验配置决定是否重写
should_rewrite_hard = self.clpo_rewrite_mode in ["hard_only", "both"]
should_rewrite_medium = self.clpo_rewrite_mode in ["medium_only", "both"]

# 消融实验统计指标
metrics["clpo/ablation/should_rewrite_hard"] = int(should_rewrite_hard)
metrics["clpo/ablation/should_rewrite_medium"] = int(should_rewrite_medium)
metrics["clpo/ablation/rewrite_mode_encoded"] = {
    "hard_only": 1,
    "medium_only": 2, 
    "both": 3
}.get(self.clpo_rewrite_mode, 0)
```

### 2. 训练脚本

#### 三个独立的实验脚本
1. **`n8_0.25_0.75_hard_only.sh`** - 只改写hard样本
2. **`n8_0.25_0.75_medium_only.sh`** - 只改写medium样本  
3. **`n8_0.25_0.75.sh`** - 改写hard和medium样本（修改原有脚本）

#### 批量执行脚本
- **`run_all_ablation_experiments.sh`** - 顺序运行所有三个实验

### 3. 统计指标

#### 消融实验专用指标
```python
# 基础配置指标
metrics["clpo/ablation/rewrite_mode"] = self.clpo_rewrite_mode
metrics["clpo/ablation/should_rewrite_hard"] = int(should_rewrite_hard)
metrics["clpo/ablation/should_rewrite_medium"] = int(should_rewrite_medium)

# 重写效果指标
metrics["clpo/ablation/rewrite_effectiveness/hard_rewrite_count"] = cnt_rh
metrics["clpo/ablation/rewrite_effectiveness/medium_rewrite_count"] = cnt_rm
metrics["clpo/ablation/rewrite_effectiveness/total_rewrite_count"] = cnt_rh + cnt_rm
metrics["clpo/ablation/rewrite_effectiveness/rewrite_ratio"] = _ratio(cnt_rh + cnt_rm)

# 对比指标
metrics["clpo/ablation/comparison/rewrite_type"] = "hard_only" | "medium_only" | "both"
```

## 使用方法

### 运行单个实验
```bash
# 只改写hard样本
bash recipe/abalation_different_n_med_hard/n8_0.25_0.75_hard_only.sh

# 只改写medium样本
bash recipe/abalation_different_n_med_hard/n8_0.25_0.75_medium_only.sh

# 改写hard和medium样本
bash recipe/abalation_different_n_med_hard/n8_0.25_0.75.sh
```

### 运行所有实验
```bash
# 顺序运行所有三个实验
bash recipe/abalation_different_n_med_hard/run_all_ablation_experiments.sh
```

## 实验设计

### 控制变量
- **数据**: 所有实验使用相同的数据集
- **模型**: 所有实验使用相同的模型架构
- **超参数**: 所有实验使用相同的训练超参数
- **阈值**: 所有实验使用相同的难度分类阈值

### 唯一变量
- **`clpo_rewrite_mode`**: 控制哪些样本被改写
  - `"hard_only"`: 只改写hard样本 (accuracy ≤ 0.25)
  - `"medium_only"`: 只改写medium样本 (0.25 < accuracy ≤ 0.75)
  - `"both"`: 改写hard和medium样本

## 预期分析

通过这个消融实验，你可以分析：

1. **各rewrite策略的独立贡献**
   - Hard-only vs Medium-only 的性能对比
   - 哪种策略对最终性能贡献更大

2. **策略间的协同效应**
   - Both模式是否比单独策略效果更好
   - 是否存在1+1>2的协同效应

3. **不同难度样本的改写价值**
   - Hard样本改写是否更有效
   - Medium样本改写是否提供额外价值

## 文件结构

```
recipe/abalation_different_n_med_hard/
├── README.md                           # 使用说明
├── IMPLEMENTATION_SUMMARY.md           # 实现总结（本文件）
├── test_config.py                      # 配置测试脚本
├── n8_0.25_0.75.sh                    # Both rewrite实验
├── n8_0.25_0.75_hard_only.sh          # Hard-only实验
├── n8_0.25_0.75_medium_only.sh        # Medium-only实验
└── run_all_ablation_experiments.sh    # 批量执行脚本
```

## 验证

配置已通过测试脚本验证：
- ✅ 所有rewrite模式配置正确
- ✅ 条件逻辑按预期工作
- ✅ 统计指标编码正确

## 下一步

1. **运行实验**: 使用提供的脚本运行消融实验
2. **收集数据**: 记录各实验的性能指标
3. **分析结果**: 比较不同策略的效果
4. **得出结论**: 确定最优的rewrite策略

这个实现提供了一个完整、可重复的消融实验框架，可以帮助你深入理解CLPO中不同rewrite策略的贡献。
