RL探戈：共同强化生成器和验证器以进行语言推理

本研究解决了现有强化学习后训练方法中生成器和验证器之间缺乏有效协作的问题。提出的Tango框架通过并行训练生成器和基于结果验证正确性的可生成验证器，显著提高了模型的鲁棒性和泛化能力。实验表明，该方法在多项数学基准和复杂推理任务上取得了最先进的结果，尤其在最具挑战性的数学推理问题上表现尤为突出。

本研究提出了Tango框架，解决了强化学习后训练中生成器与验证器协作不足的问题。通过并行训练，显著提升了模型的鲁棒性和泛化能力，在数学基准和复杂推理任务上取得了优异成果。

Tango框架 并行训练 强化学习 泛化能力 生成器 鲁棒性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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