Hello，VLLMGRPOTrainer中应该是有个小BUG的。

[Youngluc]

R1-V/src/r1-v/src/open_r1/trainer/vllm_grpo_trainer.py

Lines 700 to 703 in 2e4d05d

	for key in reward_kwargs:
	for example in inputs:
	# Repeat each value in the column for `num_generations` times
	reward_kwargs[key].extend([example[key]] * self.num_generations)

这里应该是：
reward_kwargs[key].extend([example[key]])

其实这个bug在per_device_batch_size <= num_generation时不会引发太多实际问题。VLLMTrainer设置了一个RepeatSampler，这个sampler已经会把每个dataset item重复num_generation次，不需要我们自己复制。那么按照原来的方案，实际上是item复制了num_generation * num_generation次。
当per_device_batch_size > num_generation时，会导致这个rank上，第二个实际item【每num_generation个item其实对应的是原来的一个item】，也就是num_generation + 1开始的rollout获得错误的reward_kwargs，尤其是solution字段。也就是错位问题。

可能表述的不太清楚，需要结合trl的实现逻辑来看，但简单的说，就是错位问题。

[Youngluc]

比如gpu_per_node=8，那么实际上只有前7张卡在训模型，这时候设置超参数num_generation=7，pbs=14(由于RepeatRandomSampler的存在，实际上每张卡的实际item是 pbs / num_generation = 14 / 7 = 2)，那么这时候，repeat_kwargs[key]的实际长度为2 * 7（repeat sample重复）* 7（[example[key]] * self.num_generations ，第二次重复），但rollout一共是14个，前7个为第一个dataset item的rollout，后7个为第二个item的，而repeat_kwargs[key]中的前14个，其实都来自于第一个dataset item的key，那么就会错位了。