BALROG: Benchmarking Agentic LLM and VLM Reasoning On Games
作者: Davide Paglieri, Bartłomiej Cupiał, Samuel Coward, Ulyana Piterbarg, Maciej Wolczyk, Akbir Khan, Eduardo Pignatelli, Łukasz Kuciński, Lerrel Pinto, Rob Fergus, Jakob Nicolaus Foerster, Jack Parker-Holder, Tim Rocktäschel
分类: cs.AI
发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-04-01)
备注: Published as a conference paper at ICLR 2025
💡 一句话要点
BALROG：用于评估Agentic LLM/VLM在游戏环境中推理能力的新基准
🎯 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: Agentic LLM Agentic VLM 游戏基准 强化学习环境 推理能力评估
📋 核心要点
- 现有方法难以全面评估LLM/VLM在复杂动态环境中进行交互、推理和长期规划的能力。
- BALROG基准通过一系列难度各异的游戏，评估LLM/VLM的Agentic能力，涵盖交互、推理和规划。
- 实验表明，现有模型在简单游戏中表现尚可，但在复杂任务中表现不佳，尤其是在视觉决策方面。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）拥有广泛的知识并展现出良好的推理能力，然而，它们在复杂、动态环境中表现仍然不佳。现实世界的任务需要处理复杂的交互、高级的空间推理、长期规划以及对新策略的持续探索——而我们在这些领域缺乏有效的方法来全面评估这些能力。为了解决这一差距，我们引入了BALROG，这是一个新颖的基准，旨在通过一系列具有挑战性的游戏来评估LLMs和VLMs的Agentic能力。我们的基准包含一系列现有的强化学习环境，难度各异，包括非专业人士可以在几秒钟内解决的任务，以及可能需要数年才能掌握的极具挑战性的任务（例如，NetHack学习环境）。我们设计了细粒度的指标来衡量性能，并对几种流行的开源和闭源LLMs和VLMs进行了广泛的评估。我们的研究结果表明，虽然当前的模型在较简单的游戏中取得了一定的成功，但它们在更具挑战性的任务中表现不佳。值得注意的是，我们观察到基于视觉的决策存在严重缺陷，因为当提供环境的视觉表示时，一些模型的性能会更差。我们将BALROG作为一个开放且用户友好的基准发布，以促进Agentic社区未来的研究和发展。代码和排行榜位于balrogai.com。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型和视觉语言模型在复杂、动态的游戏环境中表现不佳，尤其是在需要长期规划、空间推理和持续探索新策略的任务中。缺乏一个有效的基准来全面评估这些模型的Agentic能力，阻碍了相关研究的进展。
核心思路：BALROG的核心思路是构建一个包含多种难度级别和不同类型的游戏的基准，以全面评估LLM/VLM在Agentic任务中的能力。通过细粒度的指标来衡量模型在不同方面的表现，从而揭示模型的优势和不足。这样设计的目的是为了推动Agentic LLM/VLM的研究和发展。
技术框架：BALROG基准包含一系列现有的强化学习环境，例如NetHack Learning Environment。这些环境被选择是因为它们具有不同的难度级别和挑战性，可以测试模型在不同方面的能力。基准还包括一套细粒度的评估指标，用于衡量模型在不同任务中的表现。研究人员可以使用BALROG来评估自己的模型，并将结果与其他模型进行比较。
关键创新：BALROG的关键创新在于其综合性和细粒度。它不仅包含多种不同类型的游戏，还提供了一套细粒度的评估指标，可以深入了解模型在不同方面的表现。此外，BALROG是一个开放且用户友好的基准，可以方便研究人员使用和扩展。
关键设计：BALROG的关键设计包括游戏环境的选择、评估指标的设计以及基准的开放性。游戏环境的选择需要考虑难度级别、任务类型和计算成本等因素。评估指标的设计需要能够准确衡量模型在不同方面的表现，例如规划能力、推理能力和交互能力。基准的开放性可以促进社区的合作和发展。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，当前的模型在较简单的游戏中取得了一定的成功，但在更具挑战性的任务中表现不佳。值得注意的是，当提供环境的视觉表示时，一些模型的性能会更差，这表明当前模型在基于视觉的决策方面存在严重缺陷。这些发现为未来的研究方向提供了重要的启示。
🎯 应用场景
BALROG基准的潜在应用领域包括机器人、自动驾驶、游戏AI等。通过评估和改进LLM/VLM的Agentic能力，可以开发出更智能、更自主的智能体，从而在这些领域实现更高级别的自动化和智能化。该基准的发布将促进Agentic AI领域的研究，并推动相关技术的进步。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) and Vision Language Models (VLMs) possess extensive knowledge and exhibit promising reasoning abilities, however, they still struggle to perform well in complex, dynamic environments. Real-world tasks require handling intricate interactions, advanced spatial reasoning, long-term planning, and continuous exploration of new strategies-areas in which we lack effective methodologies for comprehensively evaluating these capabilities. To address this gap, we introduce BALROG, a novel benchmark designed to assess the agentic capabilities of LLMs and VLMs through a diverse set of challenging games. Our benchmark incorporates a range of existing reinforcement learning environments with varying levels of difficulty, including tasks that are solvable by non-expert humans in seconds to extremely challenging ones that may take years to master (e.g., the NetHack Learning Environment). We devise fine-grained metrics to measure performance and conduct an extensive evaluation of several popular open-source and closed-source LLMs and VLMs. Our findings indicate that while current models achieve partial success in the easier games, they struggle significantly with more challenging tasks. Notably, we observe severe deficiencies in vision-based decision-making, as several models perform worse when visual representations of the environments are provided. We release BALROG as an open and user-friendly benchmark to facilitate future research and development in the agentic community. Code and Leaderboard at balrogai.com.