論文の概要: GIFT: Games as Informal Training for Generalizable LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05633v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 08:42:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.915977
• Title: GIFT: Games as Informal Training for Generalizable LLMs
• Title（参考訳）: GIFT:汎用LDMのインフォーマルトレーニングとしてのゲーム
• Authors: Nuoyan Lyu, Bingbing Xu, Weihao Meng, Yige Yuan, Yang Zhang, Zhiyong Huang, Tat-Seng Chua, Huawei Shen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は「実践的な知恵」と一般化可能な知性に苦しむ。 このギャップは、目標指向の指示よりもインタラクティブなフィードバックに長けている非公式な学習の欠如から生じる。 LLMの非公式学習におけるゲーム処理環境として,本質的な報酬信号と抽象化された複雑性を活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.47890325824763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success in formal learning tasks such as mathematics and code generation, they still struggle with the "practical wisdom" and generalizable intelligence, such as strategic creativity and social reasoning, that characterize human cognition. This gap arises from a lack of informal learning, which thrives on interactive feedback rather than goal-oriented instruction. In this paper, we propose treating Games as a primary environment for LLM informal learning, leveraging their intrinsic reward signals and abstracted complexity to cultivate diverse competencies. To address the performance degradation observed in multi-task learning, we introduce a Nested Training Framework. Unlike naive task mixing optimizing an implicit "OR" objective, our framework employs sequential task composition to enforce an explicit "AND" objective, compelling the model to master multiple abilities simultaneously to achieve maximal rewards. Using GRPO-based reinforcement learning across Matrix Games, TicTacToe, and Who's the Spy games, we demonstrate that integrating game-based informal learning not only prevents task interference but also significantly bolsters the model's generalization across broad ability-oriented benchmarks. The framework and implementation are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は数学やコード生成といった形式的な学習タスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、人間の認知を特徴づける戦略的創造性や社会的推論といった「実践的な知恵」や一般化可能な知性に苦戦している。 このギャップは、目標指向の指示よりもインタラクティブなフィードバックに長けている非公式な学習の欠如から生じる。 本稿では, LLM の非公式学習におけるゲーム処理環境として, 内在的な報酬信号を活用すること, 多様な能力の育成に複雑性を抽象化することを提案する。 マルチタスク学習における性能劣化に対処するために,Nested Training Frameworkを導入する。 暗黙的な「OR」目標を最適化する単純なタスクミキシングとは異なり、我々のフレームワークはシーケンシャルなタスク合成を用いて明示的な「AND」目標を強制し、モデルに最大報酬を達成するために複数の能力を同時に習得するよう促す。 GRPO ベースの強化学習を Matrix Games,TicTacToe,Who's the Spy ゲーム間で使用することにより,ゲームベースの非公式学習を統合することで,タスクの干渉を防止できるだけでなく,幅広い能力指向のベンチマークでモデルの一般化を著しく促進することを示す。 フレームワークと実装は公開されています。

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