BALROG – 一款用来衡量LLMs与VLMs在多变情境中推理效能的基准测试软件

BALROG指的是什么？

BALROG旨在考察大型语言模型（LLMs）及视觉语言模型（VLMs）在游戏中推理的能力，重点在于它们在动态环境中进行规划、空间理解与探索的表现。通过一系列具有挑战性的游戏场景，如程序生成的地图环境NetHack等来检验这些模型的效能。测试结果显示了现有模型在执行简单任务时的成功率以及面对复杂任务特别是需要视觉判断的任务时所遇到的困难。BALROG提供了一个开放且详细的评估平台，促进自主代理研究的进步与发展。

BALROG的核心作用

• 评价代理商的效能考察LLMs与VLMs在持久任务中作为代理的效能，涵盖策略制定、空间逻辑分析及探测活动。
• 多样的游戏场景融合了各种复杂多样的强化学习游戏场景，涵盖从基础的任务到极具挑战的游戏，例如NetHack。
• 精细性能参数BALROG制定了详细的评估标准，用于测量模型在各种游戏场景下的性能。
• 模型排名列表呈现一个开放式的排名列表，反映各模型于BALROG环境中达成任务比例的平均水平。
• 提供多种模型的支持提供对开放源代码及专有LLMs与VLMs模型的评测能力。

BALROG的核心技术机制

• 增强型学习场景在强化学习框架下，通过使代理人与环境互动来寻找最佳决策方案的技术。
• 编程创建场景在BALROG中，环境由程序自动生成，并且根据算法动态地调节环境及任务的难度级别，以此来提升任务的变化性和艰巨程度。
• 处理多种类型的输入数据针对VLMs而言，BALROG能够兼容图像与文字说明的输入形式，以此来考察模型在处理多种类型信息时的表现能力。
• 无样本训练BALROG考察了模型在未经过特定任务培训情况下应对全新任务的表现，这被称为零样本学习环境中的性能评价。
• 精细评价通过采用细致入微的评价标准来分析模型的表现，可以更深刻地洞察其在执行具体任务时的进步与遇到的问题。
• 环境打包通过构建多样化的游戏场景并使用同一框架来进行评价，可以简化模型测试与对比的工作流程。

您可以访问BALROG的工程链接

• 官方网站URLExceptionitemptyStringHintEMPTYSTRINGHINT空值说明NULLNOTES无相关注释NODescription：balrogai.net
• Git代码库：访问BALROG项目的GitHub仓库，请前往 https://github.com/balrog-ai/BALROG 页面。
• arXiv科技文章该链接指向的是一个学术论文的PDF版本，具体内容无法直接引用或修改表达形式。如果您需要对特定段落或者内容进行伪原创改写，请提供具体的文本内容。这样我可以帮助您以不同的方式重新表述相同的意思。对于提供的网址本身，其含义和表示的内容不会改变，因为它指的是具体的研究文档所在的位置。

BALROG的使用情境

• 人工智能领域的探究科研人员评估并对比了多种模型在复杂任务及多样环境下表现的差异性，从而促进了人工智能技术的进步。
• 视频游戏人工智能编程为了使游戏更为逼真且富有挑战性，开发人员会分析并提升游戏中非玩家控制角色（NPC）的行为智慧。
• 自动化工序与机器人应用在自动控制与机器人技术的范畴内，对机器人在未熟悉环境中自我决策及定位引导性能的评价与优化进行研究。
• 仿真技术和扩展实境在使用VR与AR技术的应用程序里，设计及检验虚拟助手，并解析与反馈多样化的使用者指令以及场景变动。
• 教育培训作为一种教学资源，它旨在协助学生们掌握复杂的决策流程，并学会如何构建与优化智能化系统。