ZeroSumEval: An Extensible Framework For Scaling LLM Evaluation with Inter-Model Competition
作者: Hisham A. Alyahya, Haidar Khan, Yazeed Alnumay, M Saiful Bari, Bülent Yener
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-03-10 (更新: 2025-04-17)
💡 一句话要点
提出ZeroSumEval，通过模型间竞争扩展LLM评估框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM评估 竞争性游戏 战略推理 安全评估 可扩展框架
📋 核心要点
- 现有LLM评估方法在战略推理、安全性和适应性等方面存在不足，难以全面评估模型能力。
- ZeroSumEval通过引入竞争性游戏，如夺旗、国际象棋和知识问答，来动态评估LLM在不同场景下的表现。
- 该框架提供标准化和可扩展的接口，方便集成新游戏和LLM策略，并利用DSPy提升策略抽象能力。
📝 摘要（中文）
本文介绍ZeroSumEval，这是一个动态的、基于竞争的、不断发展的LLM评估框架，它利用竞争性游戏。ZeroSumEval包含各种游戏，包括安全挑战（夺旗）、经典棋盘游戏（国际象棋）和知识测试（MathQuiz）。这些游戏旨在评估一系列能力，如战略推理、规划、知识应用、安全性以及适应性。ZeroSumEval建立在最近的研究基础上，这些研究强调了基于游戏的评估对LLM的有效性，并通过提供一个标准化的、可扩展的框架来轻松实现游戏，并利用DSPy为LLM玩家策略提供更好的抽象，从而增强了这些方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）评估方法往往侧重于静态数据集上的性能指标，难以全面评估LLM在复杂环境下的战略推理、安全性和适应性。现有的基于游戏的评估方法缺乏标准化和可扩展性，难以快速集成新的游戏和LLM策略。
核心思路：ZeroSumEval的核心思路是将LLM置于竞争性游戏中，通过模型之间的对抗来动态评估其能力。这种方法模拟了真实世界中LLM可能遇到的复杂场景，能够更有效地评估模型的战略推理、安全性和适应性。通过提供标准化的接口和可扩展的框架，ZeroSumEval使得集成新的游戏和LLM策略变得更加容易。
技术框架：ZeroSumEval的整体架构包含以下几个主要模块：1) 游戏引擎：负责管理游戏的状态和规则，并提供LLM与游戏环境交互的接口。2) LLM策略模块：负责实现LLM在游戏中的决策逻辑，可以使用DSPy等工具进行抽象和优化。3) 评估模块：负责收集游戏数据并计算评估指标，例如胜率、平均步数等。4) 可扩展接口：提供标准化的API，方便集成新的游戏和LLM策略。
关键创新：ZeroSumEval最重要的技术创新点在于其动态的、基于竞争的评估方法。与传统的静态评估方法相比，ZeroSumEval能够更全面地评估LLM在复杂环境下的能力。此外，ZeroSumEval的可扩展框架使得集成新的游戏和LLM策略变得更加容易，从而可以快速适应LLM的发展。
关键设计：ZeroSumEval的关键设计包括：1) 游戏选择：选择具有代表性的游戏，例如夺旗、国际象棋和知识问答，以评估LLM的不同能力。2) 评估指标：设计合适的评估指标，例如胜率、平均步数、安全漏洞数量等，以量化LLM的表现。3) DSPy集成：利用DSPy等工具对LLM策略进行抽象和优化，提高策略的鲁棒性和可解释性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ZeroSumEval通过集成夺旗、国际象棋和MathQuiz等多种游戏，验证了其框架的有效性和可扩展性。实验结果表明，ZeroSumEval能够有效地评估LLM在战略推理、安全性和适应性等方面的能力，并为LLM的改进提供了有价值的反馈。
🎯 应用场景
ZeroSumEval可应用于LLM的安全风险评估、战略规划能力测试以及通用智能水平的衡量。该框架能够帮助开发者更全面地了解LLM的优缺点，从而有针对性地进行改进，并推动LLM在安全、游戏、教育等领域的应用。
📄 摘要（原文）
We introduce ZeroSumEval, a dynamic, competition-based, and evolving evaluation framework for Large Language Models (LLMs) that leverages competitive games. ZeroSumEval encompasses a diverse suite of games, including security challenges (Capture the Flag), classic board games (chess), and knowledge tests (MathQuiz). These games are designed to evaluate a range of capabilities such as strategic reasoning, planning, knowledge application, safety, and adaptability. Building upon recent studies that highlight the effectiveness of game-based evaluations for LLMs, ZeroSumEval enhances these approaches by providing a standardized and extensible framework for easily implementing games and leverages DSPy to provide a better abstraction for LLM player strategies.