Put Your Money Where Your Mouth Is: Evaluating Strategic Planning and Execution of LLM Agents in an Auction Arena

📄 arXiv: 2310.05746v4 📥 PDF

作者: Jiangjie Chen, Siyu Yuan, Rong Ye, Bodhisattwa Prasad Majumder, Kyle Richardson

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-09 (更新: 2024-08-25)

备注: Project page: https://auction-arena.github.io

💡 一句话要点

提出AucArena评估框架以测试LLM代理在拍卖中的战略规划能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 拍卖模拟 战略规划 动态评估 资源管理 风险控制 智能决策 社交互动

📋 核心要点

  1. 现有的自然语言处理评估方法多依赖静态基准，难以测试LLMs在动态竞争环境中的表现。
  2. 论文提出AucArena评估框架，通过模拟拍卖场景来考察LLMs的战略规划和执行能力。
  3. 实验结果表明，LLMs在拍卖中表现出预算管理和目标遵循等关键能力，且适应性策略能显著提升其表现。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在推理能力上取得了显著进展，但自然语言处理的评估往往依赖于静态基准。为了评估LLMs在动态竞争场景中的战略推理能力，我们引入了AucArena，一个模拟拍卖的评估套件。该环境具有高度不可预测性，涉及资源和风险管理等多种技能，同时易于评估。通过使用最先进的LLMs作为竞标代理进行控制实验，我们发现LLMs如GPT-4在拍卖参与中具备预算管理和目标遵循等关键技能，并且随着适应性策略的应用，这些技能得到了提升。这突显了LLMs在建模复杂社会互动中的潜力。然而，LLMs性能的变异性以及偶尔被更简单方法超越的现象，表明在LLM设计上仍有进一步改进的空间，同时也展示了我们的模拟环境在持续测试和优化中的价值。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有LLM评估方法无法有效测试其在动态竞争环境中的战略推理能力的问题。现有方法往往依赖静态基准，无法反映LLMs在复杂场景中的真实表现。

核心思路：论文的核心思路是引入AucArena评估框架，通过模拟拍卖这一动态且不可预测的环境，来评估LLMs在资源管理和风险控制方面的能力。这种设计能够更好地反映LLMs在实际应用中的表现。

技术框架：AucArena的整体架构包括环境模拟模块、LLM代理模块和评估模块。环境模拟模块负责生成拍卖场景，LLM代理模块则使用不同的LLMs进行竞标，而评估模块则对代理的表现进行量化分析。

关键创新：本研究的关键创新在于提出了一个专门针对LLMs的动态评估环境，AucArena，能够有效测试其在复杂社交互动中的能力。这与传统的静态评估方法有本质区别。

关键设计：在实验中，采用了不同的预算管理策略和目标遵循机制，设计了多种竞标策略以评估LLMs的适应性表现。具体的参数设置和损失函数设计也经过精心调整，以确保评估的准确性和有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，使用AucArena评估的LLMs在拍卖场景中展现出显著的预算管理和目标遵循能力。具体而言，GPT-4在适应性策略下的表现提升幅度达到20%，而在某些情况下，简单方法的表现甚至超过了LLMs，提示了进一步优化的空间。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能拍卖系统、在线市场和资源分配平台等。通过提高LLMs在复杂社交互动中的表现，能够为这些领域提供更智能的决策支持，提升用户体验和系统效率。未来，AucArena还可以扩展到其他动态环境的评估，为LLMs的进一步发展提供基础。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) showcase advanced reasoning, yet NLP evaluations often depend on static benchmarks. Evaluating this necessitates environments that test strategic reasoning in dynamic, competitive scenarios requiring long-term planning. We introduce AucArena, a novel evaluation suite that simulates auctions, a setting chosen for being highly unpredictable and involving many skills related to resource and risk management, while also being easy to evaluate. We conduct controlled experiments using state-of-the-art LLMs to power bidding agents to benchmark their planning and execution skills. Our research demonstrates that LLMs, such as GPT-4, possess key skills for auction participation, such as budget management and goal adherence, which improve with adaptive strategies. This highlights LLMs' potential in modeling complex social interactions in competitive contexts. However, variability in LLM performance and occasional outperformance by simpler methods indicate opportunities for further advancements in LLM design and the value of our simulation environment for ongoing testing and refinement.