TraPO：LLMの推論能力を向上させる半教師あり強化学習フレームワーク

この記事では、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させるために設計された、半教師あり強化学習フレームワークであるTraPOを紹介しています。限られたラベル付きデータで強化学習技術を活用してLLMの性能を向上させることに焦点が当てられています。この研究では、より良い推論結果を達成するために、強化学習パラダイム内で教師あり学習と教師なし学習のアプローチを効果的に組み合わせる方法を探求していると考えられます。