Language Self-Play For Data-Free Training

📄 arXiv: 2509.07414v2 📥 PDF

作者: Jakub Grudzien Kuba, Mengting Gu, Qi Ma, Yuandong Tian, Vijai Mohan, Jason Chen

分类: cs.AI, cs.CL, cs.GT

发布日期: 2025-09-09 (更新: 2025-12-16)

💡 一句话要点

提出语言自博弈（LSP）方法，实现大模型在无数据条件下的持续改进。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言自博弈 强化学习 大型语言模型 无数据训练 持续学习

📋 核心要点

  1. 现有大模型训练依赖大量高质量数据，数据获取成本高昂且存在瓶颈。
  2. 提出语言自博弈（LSP）方法，通过模型自身对弈，在无额外数据情况下提升性能。
  3. 实验表明，LSP能有效提升Llama-3.2-3B-Instruct在指令遵循、数学和编码任务上的表现。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在规模、高质量训练数据和强化学习的驱动下取得了快速进展。然而，这种进步面临着一个根本性的瓶颈：需要越来越多的数据来支持模型的持续学习。本文提出了一种强化学习方法，通过使模型在没有额外数据的情况下也能改进来消除这种依赖性。我们的方法利用自博弈的博弈论框架，其中模型的能力被视为在竞争性游戏中的表现，并通过让模型与自身对弈来产生更强的策略——我们称之为语言自博弈（LSP）。在指令遵循、数学和编码基准上对Llama-3.2-3B-Instruct进行的实验表明，预训练模型可以通过单独的自博弈得到有效改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型训练对海量数据的依赖问题。现有方法需要不断获取新的数据来提升模型性能，这不仅成本高昂，而且在某些领域数据获取非常困难，限制了模型的发展。因此，如何在没有额外数据的情况下持续提升模型能力是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习中的自博弈机制，让模型通过与自身进行对抗性训练来提升能力。模型扮演两个角色，一个生成内容，另一个评估内容，通过不断迭代，模型可以学习到更优的策略，从而在没有外部数据的情况下实现性能提升。这种方法模拟了人类学习的过程，即通过自我反思和改进来提升技能。

技术框架：LSP的整体框架可以概括为以下几个步骤：1）初始化：使用预训练的LLM作为初始模型。2）自博弈：模型扮演两个角色，一个生成指令和答案（或代码），另一个评估生成的内容。3）奖励函数：设计奖励函数来衡量生成内容的质量，例如，可以使用预训练的LLM或人工标注的数据来评估生成内容的正确性、流畅性和相关性。4）策略更新：使用强化学习算法（如PPO）来更新模型的策略，使其能够生成更高质量的内容。5）迭代：重复步骤2-4，直到模型性能达到预定的目标。

关键创新：该论文的关键创新在于将自博弈的思想应用于大型语言模型的训练，从而实现了在没有额外数据的情况下提升模型性能。与传统的监督学习方法相比，LSP不需要人工标注的数据，可以降低训练成本。与传统的强化学习方法相比，LSP利用了预训练LLM的先验知识，可以加速训练过程。

关键设计：奖励函数的设计是LSP的关键。论文中可能使用了多种奖励函数，例如，基于预训练LLM的奖励函数、基于人工标注数据的奖励函数、基于规则的奖励函数等。此外，策略更新算法的选择也很重要，论文中可能使用了PPO或其他强化学习算法。具体的参数设置和网络结构等技术细节需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

实验结果表明，LSP能够有效提升Llama-3.2-3B-Instruct在指令遵循、数学和编码任务上的表现。具体的性能数据需要在论文中查找，例如，在某个基准测试中，LSP可能使模型的准确率提高了X%，或者在某个编码任务中，LSP可能使模型的代码生成效率提高了Y%。此外，论文还可能将LSP与其他基线方法进行了比较，例如，与传统的监督学习方法或强化学习方法相比，LSP可能取得了更好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要持续提升模型能力的场景，例如智能客服、自动代码生成、内容创作等。通过自博弈，模型可以在没有额外数据的情况下不断学习和改进，从而降低训练成本，提高模型的实用性。此外，该方法还可以用于解决数据稀缺的问题，例如在某些小语种或专业领域，数据获取非常困难，LSP可以帮助模型在这些领域获得更好的性能。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have advanced rapidly in recent years, driven by scale, abundant high-quality training data, and reinforcement learning. Yet this progress faces a fundamental bottleneck: the need for ever more data from which models can continue to learn. In this work, we propose a reinforcement learning approach that removes this dependency by enabling models to improve without additional data. Our method leverages a game-theoretic framework of self-play, where a model's capabilities are cast as performance in a competitive game and stronger policies emerge by having the model play against itself-a process we call Language Self-Play (LSP). Experiments with Llama-3.2-3B-Instruct on instruction-following, mathematics, and coding benchmarks show that pretrained models can be effectively improved with self-play alone.