GAMEBoT: Transparent Assessment of LLM Reasoning in Games
作者: Wenye Lin, Jonathan Roberts, Yunhan Yang, Samuel Albanie, Zongqing Lu, Kai Han
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-18 (更新: 2025-06-01)
备注: 9 pages, ACL 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出GAMEBoT以解决LLM推理评估透明性不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 推理评估 模块化设计 链式思维 游戏AI 透明性 数据污染 基准测试
📋 核心要点
- 现有LLM推理基准缺乏透明性和可解释性，导致评估结果不够可靠。
- GAMEBoT通过将复杂推理分解为模块化子问题，并结合链式思维提示，提升了LLM的推理能力评估。
- 在八个游戏中对17个主流LLMs进行基准测试，结果显示GAMEBoT显著提高了推理评估的有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在需要复杂推理的实际应用中越来越普遍。然而，现有的LLM推理基准面临解释性不足、性能饱和和数据污染等挑战。为了解决这些问题，本文提出了GAMEBoT，一个旨在对LLM推理能力进行严格和透明评估的游戏平台。GAMEBoT将复杂推理分解为预定义的模块化子问题，并设计了一套链式思维（CoT）提示，以利用领域知识指导LLMs解决这些子问题。此外，开发了一套基于规则的算法生成这些子问题的真实答案，从而实现对LLMs中间推理步骤的严格验证。实验结果表明，GAMEBoT对17个主流LLMs在八个游戏中的表现进行了基准测试，结果显示即使在提供详细CoT提示的情况下，LLMs仍面临显著挑战。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有LLM推理评估中存在的透明性不足、性能饱和和数据污染等问题。现有方法往往无法深入分析LLMs的推理过程，导致评估结果的可靠性降低。
核心思路：论文提出的核心思路是通过GAMEBoT将复杂推理任务分解为多个模块化的子问题，并利用链式思维提示引导LLMs逐步解决这些问题，从而提高推理过程的透明性和可解释性。
技术框架：GAMEBoT的整体架构包括多个模块：首先是子问题的定义与分解，其次是链式思维提示的设计，最后是基于规则的算法生成真实答案。整个流程确保了LLMs在推理过程中的每一步都可以被验证和评估。
关键创新：GAMEBoT的主要创新在于其模块化的推理评估方法，能够有效地避免数据污染，并通过动态游戏和对抗性LLM竞赛提升评估的严谨性。这与现有方法的单一评估方式形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，链式思维提示的构建依赖于领域知识，确保LLMs能够在解决子问题时获得必要的上下文信息。此外，基于规则的算法用于生成真实答案，确保评估的准确性和可靠性。具体的参数设置和算法细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GAMEBoT对17个主流LLMs在八个游戏中的表现进行了基准测试，尽管提供了详细的链式思维提示，LLMs仍面临显著挑战。这表明GAMEBoT在推理评估中的有效性和严谨性，能够揭示LLMs在复杂推理任务中的潜在不足。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括游戏AI、教育技术和智能助手等。通过提供透明的推理评估工具，GAMEBoT可以帮助开发者更好地理解和改进LLMs的推理能力，进而提升其在复杂任务中的表现。未来，该方法可能会推动LLMs在更多实际应用中的广泛采用，促进人工智能的可解释性和可靠性。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are increasingly deployed in real-world applications that demand complex reasoning. To track progress, robust benchmarks are required to evaluate their capabilities beyond superficial pattern recognition. However, current LLM reasoning benchmarks often face challenges such as insufficient interpretability, performance saturation or data contamination. To address these challenges, we introduce GAMEBoT, a gaming arena designed for rigorous and transparent assessment of LLM reasoning capabilities. GAMEBoT decomposes complex reasoning in games into predefined modular subproblems. This decomposition allows us to design a suite of Chain-of-Thought (CoT) prompts that leverage domain knowledge to guide LLMs in addressing these subproblems before action selection. Furthermore, we develop a suite of rule-based algorithms to generate ground truth for these subproblems, enabling rigorous validation of the LLMs' intermediate reasoning steps. This approach facilitates evaluation of both the quality of final actions and the accuracy of the underlying reasoning process. GAMEBoT also naturally alleviates the risk of data contamination through dynamic games and head-to-head LLM competitions. We benchmark 17 prominent LLMs across eight games, encompassing various strategic abilities and game characteristics. Our results suggest that GAMEBoT presents a significant challenge, even when LLMs are provided with detailed CoT prompts. Project page: https://visual-ai.github.io/gamebot