論文の概要: GTBench: Uncovering the Strategic Reasoning Limitations of LLMs via Game-Theoretic Evaluations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12348v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 17:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 01:23:27.636836
• Title: GTBench: Uncovering the Strategic Reasoning Limitations of LLMs via Game-Theoretic Evaluations
• Title（参考訳）: GTBench:ゲーム理論によるLSMの戦略推論限界の解明
• Authors: Jinhao Duan, Renming Zhang, James Diffenderfer, Bhavya Kailkhura, Lichao Sun, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal, Tianlong Chen, Kaidi Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、重要な現実世界のアプリケーションに統合される。 本稿では,LLMの競合環境における推論能力について検討する。 まず,広く認識されている10のタスクを構成する言語駆動型環境であるGTBenchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.99872683336395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) are integrated into critical real-world applications, their strategic and logical reasoning abilities are increasingly crucial. This paper evaluates LLMs' reasoning abilities in competitive environments through game-theoretic tasks, e.g., board and card games that require pure logic and strategic reasoning to compete with opponents. We first propose GTBench, a language-driven environment composing 10 widely recognized tasks, across a comprehensive game taxonomy: complete versus incomplete information, dynamic versus static, and probabilistic versus deterministic scenarios. Then, we (1) Characterize the game-theoretic reasoning of LLMs; and (2) Perform LLM-vs.-LLM competitions as reasoning evaluation. We observe that (1) LLMs have distinct behaviors regarding various gaming scenarios; for example, LLMs fail in complete and deterministic games yet they are competitive in probabilistic gaming scenarios; (2) Most open-source LLMs, e.g., CodeLlama-34b-Instruct and Llama-2-70b-chat, are less competitive than commercial LLMs, e.g., GPT-4, in complex games, yet the recently released Llama-3-70b-Instruct makes up for this shortcoming. In addition, code-pretraining greatly benefits strategic reasoning, while advanced reasoning methods such as Chain-of-Thought (CoT) and Tree-of-Thought (ToT) do not always help. We further characterize the game-theoretic properties of LLMs, such as equilibrium and Pareto Efficiency in repeated games. Detailed error profiles are provided for a better understanding of LLMs' behavior. We hope our research provides standardized protocols and serves as a foundation to spur further explorations in the strategic reasoning of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、重要な現実世界のアプリケーションに統合されるため、その戦略的および論理的推論能力はますます重要になっている。 本稿では,ゲーム理論的なタスク,例えばボードゲームやカードゲームなど,競争環境におけるLSMの推論能力を評価する。 まず GTBench を提案する。GTBench は10のタスクを広く認識し,完全対不完全情報,動的対静的,確率対決定論的シナリオを包括的に構成する言語駆動型環境である。 次に,(1) LLMのゲーム理論的推論を特徴付け,(2) LLM-vsを実行する。 -理性評価としてのLLM競技。 その結果, (1) LLMは, 完全かつ決定論的ゲームでは失敗するが, 確率的ゲームでは競合する, (2) CodeLlama-34b-Instruct や Llama-2-70b-chat といったオープンソース LLM は, 複雑なゲームでは商用 LLM, eg , GPT-4 よりも競争力が低い, しかし最近リリースされた Llama-3-70b-Instruct は,この欠点を補っている。 加えて、コード事前訓練は戦略的推論に大きく貢献するが、Chain-of-Thought(CoT)やTree-of-Thought(ToT)といった高度な推論手法は必ずしも役に立たない。 繰り返しゲームにおける平衡やパレート効率などの LLM のゲーム理論的性質をさらに特徴付ける。 LLMの振る舞いをより深く理解するために、詳細なエラープロファイルが提供されている。 我々の研究が標準化されたプロトコルを提供し、LSMの戦略的理由付けのさらなる探索を促進する基盤となることを願っている。

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