BALROG是一個專門用于評估大型語言模型（LLMs）和視覺語言模型（VLMs）在游戲環(huán)境中推理能力的平臺，重點關注模型在動態(tài)環(huán)境下的規(guī)劃、空間推理和探索能力。通過對一系列復雜的游戲環(huán)境進行測試，包括程序生成的游戲如NetHack，BALROG揭示了當前模型在簡單任務中的優(yōu)勢與在復雜任務中的困難，尤其是在視覺決策方面。該平臺提供了一個開放且細致的評估框架，推動了自主代理研究的進展。

BALROG是什么

BALROG是一個創(chuàng)新的平臺，旨在評估大型語言模型（LLMs）和視覺語言模型（VLMs）在游戲中的推理能力，特別是它們在動態(tài)環(huán)境中的規(guī)劃、空間推理和探索能力。BALROG利用一系列具有挑戰(zhàn)性的游戲環(huán)境進行模型性能測試，包括程序生成的游戲，如NetHack。該平臺揭示了現(xiàn)有模型在處理簡單任務時的成功與在應對復雜任務時的挑戰(zhàn)，尤其是在視覺決策領域。BALROG還提供了一個開放、細致的評估框架，助力自主代理領域的研究與發(fā)展。

BALROG的主要功能

• 評估代理能力：深入評估LLMs和VLMs在長期任務中的代理能力，包括規(guī)劃、空間推理和探索的能力。
• 多樣化游戲環(huán)境：整合多種復雜的強化學習游戲環(huán)境，從簡單任務到極具挑戰(zhàn)性的游戲，如NetHack，提供多樣性的測試背景。
• 細粒度性能指標：設計細致的指標來精確衡量模型在不同游戲環(huán)境中的表現(xiàn)。
• 模型排行榜：提供一個公開的排行榜，以展示不同模型在BALROG環(huán)境中的平均完成百分比。
• 支持多種模型：支持對開源和閉源的LLMs和VLMs的評估，確保廣泛適用性。

BALROG的技術原理

• 強化學習環(huán)境：基于強化學習的環(huán)境，允許代理通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略。
• 程序生成環(huán)境：BALROG的環(huán)境由程序生成，復雜性根據(jù)算法動態(tài)調整，以增加任務的多樣性和挑戰(zhàn)性。
• 多模態(tài)輸入處理：對于VLMs，BALROG支持處理視覺（圖像）和語言（文本描述）輸入，評估模型在多模態(tài)信息處理方面的能力。
• 零樣本學習：評估模型在零樣本學習設置下的表現(xiàn)，即在沒有特定任務訓練的情況下處理新任務的能力。
• 細粒度評估：通過設計細致的評估指標，深入理解模型在特定任務中的進展與挑戰(zhàn)。
• 環(huán)境封裝：將不同的游戲環(huán)境封裝在統(tǒng)一框架下進行評估，簡化模型的測試與比較過程。

BALROG的項目地址

• 項目官網(wǎng)：balrogai.com
• GitHub倉庫：https://github.com/balrog-ai/BALROG
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.13543

BALROG的應用場景

• 人工智能研究：研究人員可以利用BALROG平臺測試和比較不同模型在多任務、多環(huán)境條件下的性能，從而推動人工智能技術的發(fā)展。
• 游戲AI開發(fā)：游戲開發(fā)者能夠評估和優(yōu)化游戲中非玩家角色（NPC）的智能行為，提升游戲的真實感與挑戰(zhàn)性。
• 自動化與機器人技術：在自動化和機器人領域，BALROG用于評估和改進機器人在未知環(huán)境中的自主決策與導航能力。
• 虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實：在VR和AR應用中，開發(fā)和測試虛擬代理，以理解并響應復雜的用戶輸入和環(huán)境變化。
• 教育與培訓：作為教育工具，BALROG幫助學生理解復雜的決策制定過程，并學習如何設計與改進智能系統(tǒng)。