論文の概要: Turn-level Multiscale Density Ratio Estimation for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.16760v1
• Date: Tue, 15 Sep 2026 07:36:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.389704
• Title: Turn-level Multiscale Density Ratio Estimation for LLM Agents
• Title（参考訳）: LLMエージェントのターンレベルマルチスケール比推定
• Abstract要約: 複数のエージェントシナリオにおけるLarge Language Model (LLM)のポストトレーニングは、より良いパフォーマンスを達成するために必要である。 本稿では,対応するターンに異なる重みを割り当てるターンレベルマルチスケール比推定法(tlm-DRE)を提案する。 実験の結果,提案手法は従来のアライメント手法と競合する性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.09218511959141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of Large language model (LLM), agent systems enhanced by LLMs show huge potential in being able to deal with complex tasks, especially involving multi-step thinking or interaction with tools. For applying LLM techniques with a well-designed agent paradigm, post-training of LLM in multiple agent scenarios is necessary to achieve better performance. Among the variable post-training techniques, alignment methods such as PPO, DPO, DIL, and GRPO become popular because many papers show a significant positive impact on the model's performance by punishing negative samples while keeping acceptable training complexity. However, most alignment methods address simple single-turn tasks, and there remains room for improvement for complex multi-turn tasks. We propose Turn-level Multiscale Density Ratio Estimation (tlm-DRE), which assigns different weights on corresponding turns and proposes asymmetric token-level training based on the positive-negative space gaps across multiple turns of tasks. The results of the experiment on a wide range of agent benchmarks show that the proposed method performs competitively compared to traditional alignment methods. The proposed training method enables LLMs to perform robustly in multi-turn reasoning tasks with both in-domain and out-of-domain conditions.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)の急速な発展に伴い、LLMによって強化されたエージェントシステムは、特に多段階思考やツールとのインタラクションを含む複雑なタスクに対処できる大きな可能性を示している。 エージェントパラダイムをよく設計したLLM技術を適用するためには,複数のエージェントシナリオにおけるLLMのポストトレーニングが必要である。 PPO, DPO, DIL, GRPOなどのアライメント手法が普及したのは, 負のサンプルを罰し, トレーニングの複雑さを許容しながら, モデルの性能に有意な影響を及ぼす論文が多いためである。 しかし、ほとんどのアライメント手法は単純なシングルターンタスクに対処しており、複雑なマルチターンタスクには改善の余地がある。 そこで我々は,異なる重みを対応するターンに割り当てるターンレベルマルチスケール密度比推定(tlm-DRE)を提案し,タスクの複数回にわたる正負の空間ギャップに基づく非対称なトークンレベルトレーニングを提案する。 実験の結果,提案手法は従来のアライメント法と競合する性能を示した。 提案手法により、LLMはドメイン内条件とドメイン外条件の両方でマルチターン推論タスクを堅牢に実行できる。

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