본 논문은 자연어 텍스트로부터 게임 기술 언어(GDL)로 작성된 게임 설명을 생성하는 게임 설명 생성(GDG) 문제를 다룬다. 기존 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 문맥 이해 능력을 활용한 생성 방법을 탐구했지만, 게임 설명의 게임 특징을 정확하게 재현하는 데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 GDG를 위한 강화 학습 기반의 LLM 미세 조정(RLGDG)을 제안한다. 제안하는 방법은 문법 보상과 개념 보상을 도입하여 문법적 정확성과 게임 개념에 대한 충실도를 동시에 향상시킨다. 또한, 강화 학습(RL)을 지도 학습 미세 조정(SFT) 이후에 적용하는 2단계 학습 전략을 채택한다. 실험 결과는 제안된 방법이 SFT만 사용하는 기준 방법보다 성능이 훨씬 뛰어남을 보여준다.
