arXiv · cs.CL· Minhua Lin·· 11 天前精选AI 评分59
arXiv 论文提出 LM2LM，用 RL 训练大语言模型生成有效的模型改进提案
Language Models Learn to Improve Language Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Minhua Lin
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23344v1
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AI 导读
论文提出 LM2LM，用强化学习训练大语言模型生成语言模型改进提案，并以研究世界模型（RWM，一个冻结 LLM）从真实实验记录预测提案收益作为奖励，定期执行高排名提案以更新上下文保持反馈可靠。在八个自回归与扩散 LM 开发环境中，Qwen3.8-27B 经 LM2LM 训练后在留出任务上超越获得 300 条真实实验记录的 GPT-6-sol，数据生成成本降低 33%，并能泛化到训练未见的模型家族。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.23344v1
推荐理由
论文用研究世界模型替代真实训练反馈来训练改进提案模型，并给出跨八个环境与 GPT-6-sol 的对比数据，方法可参考。
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