GIFT: Games as Informal Training for Generalizable LLMs

📄 arXiv: 2601.05633v1 📥 PDF

作者: Nuoyan Lyu, Bingbing Xu, Weihao Meng, Yige Yuan, Yang Zhang, Zhiyong Huang, Tat-Seng Chua, Huawei Shen

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-09

💡 一句话要点

GIFT：利用游戏作为通用LLM的非正式训练环境，提升其泛化能力

🎯 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: 大型语言模型 强化学习 游戏AI 多任务学习 泛化能力 非正式学习 嵌套训练 GRPO

📋 核心要点

  1. 现有LLM在战略创造力、社交推理等“实践智慧”方面不足，缺乏互动反馈驱动的非正式学习。
  2. 提出GIFT框架，将游戏作为LLM非正式学习环境，利用游戏内在奖励和抽象复杂性培养多样能力。
  3. 嵌套训练框架通过顺序任务组合实现“AND”目标，避免多任务学习中的任务干扰，提升泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在数学和代码生成等正式学习任务中取得了显著成功，但它们在“实践智慧”和可泛化智能方面仍然存在不足，例如战略创造力和社交推理，这些都是人类认知的特征。这种差距源于缺乏非正式学习，非正式学习依赖于互动反馈，而不是以目标为导向的指导。本文提出将游戏作为LLM非正式学习的主要环境，利用其内在的奖励信号和抽象的复杂性来培养多样化的能力。为了解决多任务学习中观察到的性能下降问题，我们引入了一个嵌套训练框架。与优化隐式“OR”目标的朴素任务混合不同，我们的框架采用顺序任务组合来强制执行显式“AND”目标，迫使模型同时掌握多种能力以实现最大奖励。通过在矩阵游戏、井字游戏和谁是卧底游戏中使用基于GRPO的强化学习，我们证明了整合基于游戏的非正式学习不仅可以防止任务干扰，还可以显著增强模型在广泛的能力导向基准测试中的泛化能力。该框架和实现已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLM）在形式化的学习任务上表现出色，但在需要实践智慧和泛化能力的任务上表现不足，例如战略创造和社交推理。多任务学习中，简单地混合不同任务会导致任务间的相互干扰，模型难以同时掌握多种能力。

核心思路：论文的核心思路是将游戏作为LLM进行非正式学习的环境。游戏具有内在的奖励机制和抽象的复杂性，能够有效地培养LLM的多种能力。为了解决多任务学习中的任务干扰问题，论文提出了嵌套训练框架，该框架通过顺序组合不同的任务，强制模型同时掌握多个能力。

技术框架：GIFT框架主要包含以下几个阶段：首先，选择合适的游戏环境，例如矩阵游戏、井字游戏和谁是卧底游戏。然后，使用基于GRPO（Generalized Policy Optimization）的强化学习算法训练LLM在这些游戏中表现出色。为了避免多任务学习中的任务干扰，采用嵌套训练框架，即按照一定的顺序组合不同的游戏任务，使得模型必须同时掌握多个游戏才能获得最大的奖励。

关键创新：论文的关键创新在于提出了将游戏作为LLM非正式学习环境的思路，并设计了嵌套训练框架来解决多任务学习中的任务干扰问题。与传统的任务混合方法不同，嵌套训练框架强制模型同时掌握多个能力，从而提高了模型的泛化能力。

关键设计：论文使用了基于GRPO的强化学习算法，GRPO是一种通用的策略优化算法，可以应用于各种不同的游戏环境。嵌套训练框架的关键在于如何选择合适的任务组合顺序，以及如何设计奖励函数来鼓励模型同时掌握多个能力。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，GIFT框架不仅可以防止多任务学习中的任务干扰，还可以显著增强模型在广泛的能力导向基准测试中的泛化能力。通过在矩阵游戏、井字游戏和谁是卧底游戏中使用基于GRPO的强化学习，模型在多个基准测试中取得了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在需要战略规划、社交推理等复杂场景下的表现，例如智能体设计、对话系统、决策支持系统等。通过游戏化的方式训练LLM，可以使其更好地适应真实世界的复杂环境，并具备更强的泛化能力，从而在更广泛的领域发挥作用。

📄 摘要（原文）

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.