Evaluating World Models with LLM for Decision Making

📄 arXiv: 2411.08794v1 📥 PDF

作者: Chang Yang, Xinrun Wang, Junzhe Jiang, Qinggang Zhang, Xiao Huang

分类: cs.AI

发布日期: 2024-11-13

💡 一句话要点

利用LLM评估世界模型在决策中的表现，揭示长程决策的性能瓶颈

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 世界模型 大型语言模型 决策制定 策略验证 动作提议

📋 核心要点

  1. 现有世界模型评估方法要么侧重于通用模拟，要么将其作为智能体的一部分，缺乏从决策角度的全面评估。
  2. 本文提出从决策角度评估基于LLM的世界模型，设计了策略验证、动作提议和策略规划三个主要任务。
  3. 实验表明，GPT-4o优于GPT-4o-mini，但长程决策性能下降，且不同功能组合会引入性能不稳定。

📝 摘要（中文）

世界模型在决策中扮演关键角色，MuZero和Dreamer在复杂任务中取得了显著成功。最近的研究利用大型语言模型（LLM）作为通用世界模拟器，模拟世界的动态。LLM也被用作世界模型，用于诸如通过规划进行推理（RAP）和思维树（ToT）等任务中的审议推理。然而，世界模型要么被评估为通用世界模拟器，要么被评估为智能体的功能模块，即预测状态转移以辅助规划。本文从决策的角度对基于LLM的世界模型进行了全面评估。具体来说，我们利用了来自(Wang et al., 2023; 2024)的31个多样化环境，并为每个环境设计了基于规则的策略，以进行多样化的评估。然后，我们设计了三个主要任务，即策略验证、动作提议和策略规划，其中世界模型可以单独用于决策。最后，我们对高级LLM（即GPT-4o和GPT-4o-mini）在各种设置下针对这三个主要任务进行了全面评估。关键观察包括：i) GPT-4o在三个主要任务上明显优于GPT-4o-mini，尤其是在需要领域知识的任务中；ii) 基于LLM的世界模型在长期决策任务中的性能会下降；iii) 世界模型不同功能的组合会带来额外的性能不稳定。

🔬 方法详解

问题定义：现有研究对世界模型的评估不够全面，要么将其视为通用世界模拟器，要么将其作为智能体的辅助模块（如预测状态转移）。缺乏从决策角度出发，独立评估世界模型在策略验证、动作提议和策略规划等任务中的能力。现有方法难以有效评估LLM作为世界模型在复杂决策任务中的潜力和局限性。

核心思路：本文的核心思路是从决策的角度出发，设计一系列任务来评估LLM作为世界模型的能力。通过构建策略验证、动作提议和策略规划三个任务，可以更直接地考察LLM在决策过程中的作用。这种评估方式能够更清晰地揭示LLM在不同决策阶段的优势和不足，从而为改进基于LLM的决策系统提供指导。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 选择31个多样化的环境；2) 为每个环境设计基于规则的策略；3) 设计策略验证、动作提议和策略规划三个主要任务；4) 使用GPT-4o和GPT-4o-mini等LLM作为世界模型，在不同设置下完成这些任务；5) 分析实验结果，评估LLM在不同任务中的表现。

关键创新：本文的关键创新在于从决策角度对基于LLM的世界模型进行全面评估。与以往研究不同，本文不是简单地将LLM作为通用模拟器或智能体的一部分进行评估，而是设计了一系列专门针对决策的任务，从而更直接地考察LLM在决策过程中的作用。这种评估方式能够更清晰地揭示LLM在不同决策阶段的优势和不足。

关键设计：在实验设计方面，选择了31个多样化的环境，以确保评估的泛化能力。为每个环境设计了基于规则的策略，作为评估的基准。策略验证任务旨在评估LLM是否能够理解和验证给定的策略；动作提议任务旨在评估LLM是否能够根据当前状态提出合理的动作；策略规划任务旨在评估LLM是否能够规划出可行的策略序列。使用了GPT-4o和GPT-4o-mini等先进的LLM，并调整了不同的参数设置，以考察LLM在不同条件下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4o在策略验证、动作提议和策略规划三个任务上均显著优于GPT-4o-mini，尤其是在需要领域知识的任务中。然而，基于LLM的世界模型在长期决策任务中的性能会下降，并且不同功能的组合会带来额外的性能不稳定。这些发现揭示了LLM作为世界模型在决策中的优势和局限性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。通过更全面地评估和优化基于LLM的世界模型，可以提升智能体在复杂环境中的决策能力，使其能够更好地理解环境动态、预测未来状态，并制定更有效的策略。未来的研究可以探索如何结合LLM和其他技术，进一步提升世界模型的性能和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

World model emerges as a key module in decision making, where MuZero and Dreamer achieve remarkable successes in complex tasks. Recent work leverages Large Language Models (LLMs) as general world simulators to simulate the dynamics of the world due to their generalizability. LLMs also serve as the world model for deliberative reasoning in Reasoning via Planning (RAP) and Tree of Thought (ToT). However, the world models are either evaluated as a general world simulator, or as a functional module of the agent, i.e., predicting the transitions to assist the planning. In this work, we propose a comprehensive evaluation of the world models with LLMs from the decision making perspective. Specifically, we leverage the 31 diverse environments from (Wang et al., 2023;2024) and curate the rule-based policy of each environment for the diverse evaluation. Then, we design three main tasks, i.e., policy verification, action proposal, and policy planning, where the world models can be used for decision making solely. Finally, we conduct the comprehensive evaluation of the advanced LLMs, i.e., GPT-4o and GPT-4o-mini, on the environments for the three main tasks under various settings. The key observations include: i) GPT-4o significantly outperforms GPT-4o-mini on the three main tasks, especially for the tasks which require the domain knowledge, ii) the performance of the world model with LLM will be decreased for long-term decision-making tasks, and iii) the combination of different functionalities of the world model will brings additional unstabilities of the performance.