論文の概要: LLM-PySC2: Starcraft II learning environment for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05348v2
• Date: Fri, 02 May 2025 07:20:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 13:22:23.295379
• Title: LLM-PySC2: Starcraft II learning environment for Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM-PySC2:大規模言語モデルのためのスタークラフトII学習環境
• Authors: Zongyuan Li, Yanan Ni, Runnan Qi, Lumin Jiang, Chang Lu, Xiaojie Xu, Xiangbei Liu, Pengfei Li, Yunzheng Guo, Zhe Ma, Huanyu Li, Hui Wu, Xian Guo, Kuihua Huang, Xuebo Zhang,
• Abstract要約: StarCraft IIプラットフォームは、大きな言語モデル(LLM)を十分にサポートしていない。 提案したLLM-PySC2環境は、十分なマルチモーダル情報とゲームウィキ知識を備えた、完全なpysc2アクション空間を提供する。 以上の結果から,StarCraft IIはいまだに大型モデルの時代の課題であり,先進的なLCM意思決定システムを開発するためには多くのことが必要であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.619001170734737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The tremendous potential has been demonstrated by large language models (LLMs) in intelligent decision-making problems, with unprecedented capabilities shown across diverse applications ranging from gaming AI systems to complex strategic planning frameworks. However, the StarCraft II platform, which has been widely adopted for validating decision-making algorithms in the past decade, has not yet provided substantial support for this emerging domain. To address issues that LLMs cannot interface with the hundreds of actions of the pysc2 backend and the lack of native support for multi-agent (MA) collaboration, we propose the LLM-PySC2 environment. This is the first environment that offers LLMs the complete pysc2 action space with sufficient multi-modal information and game Wiki knowledge. With an asynchronous query architecture, the environment efficiently interacts with LLMs that maintain a constant latency regardless of the scale of the agents' population. In the experiments, we evaluated LLMs' decision-making performance in both the macro-decision and micro-operation scenarios, with traditional StarCraft II Multi-Agent Challenge (SMAC) tasks and a series of new proposed. Results indicate that LLMs possess the potential to achieve victories in complex scenarios but cannot constantly generate correct decisions, especially in the recovered pysc2 action space and MA settings. Without task-relevant instructions, the pre-trained models suffer from issues such as hallucinations and inefficient collaboration. Our findings suggest that StarCraft II still challenges in the era of large models, revealing that there is a lot to do to develop an advanced LLM decision-making system, and the proposed LLM-PySC2 environment will support future development of LLM-based decision-making solutions.
• Abstract（参考訳）: 巨大な言語モデル(LLM)によって、ゲームAIシステムから複雑な戦略的計画フレームワークまで、さまざまなアプリケーションにまたがる前例のない能力を持つ、インテリジェントな意思決定問題において、この大きなポテンシャルが実証されている。 しかし、過去10年間、意思決定アルゴリズムの検証に広く採用されてきたStarCraft IIプラットフォームは、この新興ドメインに対する十分なサポートを提供していない。 LLMがpysc2バックエンドの数百の動作と、マルチエージェント(MA)コラボレーションのネイティブサポートの欠如に対処するために、LLM-PySC2環境を提案する。 これはLLMに十分なマルチモーダル情報とゲームWiki知識を備えた完全なpysc2アクションスペースを提供する最初の環境である。 非同期クエリアーキテクチャでは、エージェントの集団の規模に関係なく、一定のレイテンシを維持するLLMと効率的に対話する。 実験では,従来のStarCraft II Multi-Agent Challenge(SMAC)タスクと,一連の新たな提案を行った。 以上の結果から, LLMは複雑なシナリオにおいて勝利を達成できる可能性を持っているが, 回復したpysc2アクション空間やMA設定において, 常に正しい決定を生成できないことが示唆された。 タスク関連命令がなければ、事前訓練されたモデルは幻覚や非効率なコラボレーションといった問題に悩まされる。 以上の結果から,StarCraft II は依然として大規模モデルの時代において課題であり,先進的な LLM 意思決定システムを開発するには多くのことが必要であることが示唆され,提案した LLM-PySC2 環境は今後の LLM に基づく意思決定ソリューションの開発を支援する。

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