BALROG：評估大型語言模型與視覺語言模型在復雜動態環境中推理能力的基準測試工具

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）在游戲環境中推理能力的平臺，重點關注模型在動態環境下的規劃、空間推理和探索能力。通過對一系列復雜的游戲環境進行測試，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，特別是它們在動態環境中的規劃、空間推理和探索能力。BALROG利用一系列具有挑戰性的游戲環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，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，包括規劃、空間推理和探索的能力。
• 多樣化游戲環境：整合多種復雜的強化學習游戲環境，從簡單任務到極具挑戰性的游戲，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境中的表現。
• 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

• 強化學習環境：基于強化學習的環境，允許代理通過與環境的交互來學習最優策略。
• 程序生成環境：BALROG的環境由程序生成，復雜性根據算法動態調整，以增加任務的多樣性和挑戰性。
• 多模態輸入處理：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，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。
• 環境封裝：將不同的游戲環境封裝在統一框架下進行評估，簡化模型的測試與比較過程。

BALROG的項目地址

• 項目官網：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、多環境條件下的性能，從而推動人工智能技術的發展。
• 游戲AI開發：游戲開發者能夠評估和優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境中的自主決策與導航能力。
• 虛擬現實與增強現實：在VR和AR應用中，開發和測試虛擬代理，以理解并響應復雜的用戶輸入和環境變化。
• 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。