限定リソースでLLMエージェントを効率学習させる「CoPES」手法

arXiv cs.AI ・ 2026-08-03

原題: Cooperative Coevolution for Resource-Constrained Agentic LLM Post-Training

AI による要約

ツール利用を行うLLMエージェントの事後学習において、少ない計算資源でも高速かつメモリ効率良く最適化を行う手法「CoPES」が提案された。パラメータ空間を分割して協調探索することで、数台のGPU環境でも実行可能な学習スキームを実現している。

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