論文の概要: How Far Are We on the Decision-Making of LLMs? Evaluating LLMs' Gaming Ability in Multi-Agent Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11807v3
• Date: Tue, 3 Sep 2024 01:14:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 19:02:17.404282
• Title: How Far Are We on the Decision-Making of LLMs? Evaluating LLMs' Gaming Ability in Multi-Agent Environments
• Title（参考訳）: LLMの意思決定はどこまで進んでいるか? マルチエージェント環境におけるLLMのゲーム能力の評価
• Authors: Jen-tse Huang, Eric John Li, Man Ho Lam, Tian Liang, Wenxuan Wang, Youliang Yuan, Wenxiang Jiao, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Michael R. Lyu,
• Abstract要約: 本研究では,ゲーム理論のレンズを用いた大規模言語モデル(LLM)の意思決定能力について検討する。 マルチエージェント環境におけるLPMのゲーミング能力を評価するGAMA($gamma$)-Benchを紹介する。 $gamma$-Benchは8つの古典的なマルチエージェントゲームと、LLMのパフォーマンスを定量的に評価するために特別に設計されたスコアリングスキームを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.78240828340681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decision-making, a complicated task requiring various types of abilities, presents an excellent framework for assessing Large Language Models (LLMs). Our research investigates decision-making capabilities of LLMs through the lens of Game Theory. We focus specifically on games that support the simultaneous participation of more than two agents. We introduce GAMA($\gamma$)-Bench, which evaluates LLMs' Gaming Ability in Multi-Agent environments. $\gamma$-Bench includes eight classical multi-agent games and a scoring scheme specially designed to quantitatively assess LLMs' performance. Leveraging $\gamma$-Bench, we investigate LLMs' robustness, generalizability, and strategies for enhancement. Results reveal that while GPT-3.5 shows satisfying robustness, its generalizability is relatively limited. However, its performance can be improved through approaches such as Chain-of-Thought. Additionally, we evaluate twelve versions from six models, including GPT-3.5, GPT-4, Gemini, LLaMA-3.1, Mixtral, and Qwen-2. We find that Gemini-1.5-Pro outperforms other models with a score of $63.8$ out of $100$, followed by LLaMA-3.1-70B and GPT-4 with scores of $60.9$ and $60.5$, respectively. The code and experimental results are made publicly available via https://github.com/CUHK-ARISE/GAMABench.
• Abstract（参考訳）: 様々な種類の能力を必要とする複雑なタスクである意思決定は、LLM(Large Language Models)を評価するための優れたフレームワークを提供する。 ゲーム理論のレンズによるLCMの意思決定能力について検討した。 2人以上のエージェントの同時参加を支援するゲームに特化しています。 LLMのマルチエージェント環境におけるゲーミング能力を評価するGAMA($\gamma$)-Benchを紹介する。 $\gamma$-Benchは8つの古典的マルチエージェントゲームと、LLMのパフォーマンスを定量的に評価するために特別に設計されたスコアリングスキームを含んでいる。 我々は$\gamma$-Benchを活用し,LLMの堅牢性,一般化可能性,拡張戦略について検討する。 その結果, GPT-3.5はロバスト性に満足するが, 一般化性は比較的限定的であることがわかった。 しかし、その性能はChain-of-Thoughtのようなアプローチによって改善できる。 さらに, GPT-3.5, GPT-4, Gemini, LLaMA-3.1, Mixtral, Qwen-2の6モデルから12バージョンの評価を行った。 Gemini-1.5-Proは、スコアが63.8ドルで100ドル、LLaMA-3.1-70BとGPT-4が60.9ドル、650.5ドルで他のモデルを上回っている。 コードと実験結果はhttps://github.com/CUHK-ARISE/GAMABench.comで公開されている。

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