生成的敵対的推論器：敵対的強化学習によるLLM推論の強化

このArXiv論文は、敵対的強化学習を用いて大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させる新しいアプローチを提案しています。中核となる概念は、敵対的生成フレームワークを利用して、推論タスクにおけるLLMのパフォーマンスを向上させるエージェントを訓練することです。

• •LLMの推論を改善するために敵対的強化学習を適用します。
• •生成敵対フレームワークを利用します。
• •この研究は、LLMのパフォーマンスを向上させるエージェントを作成することを目指しています。