論文の概要: GameBench: Evaluating Strategic Reasoning Abilities of LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06613v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 14:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 01:01:51.292469
• Title: GameBench: Evaluating Strategic Reasoning Abilities of LLM Agents
• Title（参考訳）: GameBench: LLMエージェントの戦略推論能力の評価
• Authors: Anthony Costarelli, Mat Allen, Roman Hauksson, Grace Sodunke, Suhas Hariharan, Carlson Cheng, Wenjie Li, Joshua Clymer, Arjun Yadav,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの戦略的推論能力を評価するためのクロスドメインベンチマークであるGameBenchを紹介する。 戦略的推論能力の向上を目的とした2つの足場フレームワークとともに,GPT-3とGPT-4をベースとして評価を行った。 以上の結果から,試験対象モデルと人体性能は一致せず,GPT-4は無作為な動作よりも悪い結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.209869303518743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models have demonstrated remarkable few-shot performance on many natural language understanding tasks. Despite several demonstrations of using large language models in complex, strategic scenarios, there lacks a comprehensive framework for evaluating agents' performance across various types of reasoning found in games. To address this gap, we introduce GameBench, a cross-domain benchmark for evaluating strategic reasoning abilities of LLM agents. We focus on 9 different game environments, where each covers at least one axis of key reasoning skill identified in strategy games, and select games for which strategy explanations are unlikely to form a significant portion of models' pretraining corpuses. Our evaluations use GPT-3 and GPT-4 in their base form along with two scaffolding frameworks designed to enhance strategic reasoning ability: Chain-of-Thought (CoT) prompting and Reasoning Via Planning (RAP). Our results show that none of the tested models match human performance, and at worst GPT-4 performs worse than random action. CoT and RAP both improve scores but not comparable to human levels.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、多くの自然言語理解タスクにおいて顕著な数ショットのパフォーマンスを示してきた。 複雑で戦略的なシナリオで大規模言語モデルを使用することの実証はいくつかあるが、ゲームで見られる様々なタイプの推論でエージェントのパフォーマンスを評価するための包括的なフレームワークが欠如している。 このギャップに対処するために,LLMエージェントの戦略的推論能力を評価するクロスドメインベンチマークであるGameBenchを紹介する。 我々は,戦略ゲームで特定されるキー推論スキルの少なくとも1軸をカバーする9つの異なるゲーム環境に注目し,戦略説明がモデルの事前学習コーパスのかなりの部分を形成する可能性が低いゲームを選択する。 本評価では,GPT-3 と GPT-4 をベースとして,戦略的推論能力を高めるための2つの足場フレームワーク,すなわち Chain-of-Thought (CoT) のプロンプトと推論ヴァイアプランニング (RAP) を用いた。 以上の結果から,試験対象モデルと人体性能は一致せず,GPT-4は無作為な動作よりも悪い結果が得られた。 CoTとRAPはどちらもスコアを改善するが、人間レベルには匹敵しない。

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