KORGym: A Dynamic Game Platform for LLM Reasoning Evaluation
作者: Jiajun Shi, Jian Yang, Jiaheng Liu, Xingyuan Bu, Jiangjie Chen, Junting Zhou, Kaijing Ma, Zhoufutu Wen, Bingli Wang, Yancheng He, Liang Song, Hualei Zhu, Shilong Li, Xingjian Wang, Wei Zhang, Ruibin Yuan, Yifan Yao, Wenjun Yang, Yunli Wang, Siyuan Fang, Siyu Yuan, Qianyu He, Xiangru Tang, Yingshui Tan, Wangchunshu Zhou, Zhaoxiang Zhang, Zhoujun Li, Wenhao Huang, Ge Zhang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-21)
备注: 22 pages
💡 一句话要点
KORGym：一个用于评估大语言模型推理能力的动态游戏平台
🎯 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: 大语言模型 推理评估 动态环境 强化学习 游戏平台
📋 核心要点
- 现有LLM评估基准领域针对性强，难以全面评估模型的通用推理能力。
- KORGym构建动态评估平台，提供文本和视觉游戏，支持交互式多轮评估和强化学习。
- 实验表明，闭源模型在KORGym上表现更优，并分析了模态、策略等因素对模型性能的影响。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）的最新进展强调了对更全面的评估方法的需求，以准确评估其推理能力。现有的基准通常是特定于领域的，因此无法完全捕捉LLM的通用推理潜力。为了解决这个限制，我们引入了知识正交推理竞技场（KORGym），这是一个受KOR-Bench和Gymnasium启发的动态评估平台。KORGym提供超过五十个文本或视觉格式的游戏，并支持具有强化学习场景的交互式、多轮评估。使用KORGym，我们对19个LLM和8个VLM进行了广泛的实验，揭示了模型家族内部一致的推理模式，并证明了闭源模型的卓越性能。进一步的分析检查了模态、推理策略、强化学习技术和响应长度对模型性能的影响。我们期望KORGym成为推进LLM推理研究和开发适用于复杂、交互式环境的评估方法的宝贵资源。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型推理能力评估方法存在领域局限性，难以全面衡量模型的通用推理能力。现有的benchmark往往针对特定任务设计，无法有效评估模型在开放环境下的推理能力，并且缺乏交互性和动态性。
核心思路：KORGym的核心思路是构建一个动态的游戏环境，通过设计多种不同类型的游戏，来全面评估LLM的推理能力。这种方法借鉴了KOR-Bench和Gymnasium的思想，旨在创建一个更具挑战性和通用性的评估平台。通过游戏化的方式，可以更好地模拟真实世界的复杂场景，从而更准确地评估LLM的推理能力。
技术框架：KORGym平台包含以下几个主要模块：游戏引擎、LLM接口、评估指标和强化学习模块。游戏引擎负责生成和管理游戏环境，LLM接口负责与不同的LLM进行交互，评估指标用于衡量LLM在游戏中的表现，强化学习模块用于训练LLM在游戏中的策略。整个流程如下：首先，游戏引擎生成一个游戏实例；然后，LLM通过接口接收游戏状态并输出动作；接着，游戏引擎根据LLM的动作更新游戏状态，并计算奖励；最后，评估指标根据游戏结果评估LLM的性能，强化学习模块根据奖励更新LLM的策略。
关键创新：KORGym的关键创新在于其动态性和通用性。与传统的静态benchmark相比，KORGym可以根据LLM的动作动态调整游戏环境，从而更好地评估LLM的适应性和泛化能力。此外，KORGym提供了多种不同类型的游戏，涵盖了不同的推理能力，从而可以更全面地评估LLM的推理能力。
关键设计：KORGym的游戏设计涵盖了文本和视觉两种模态，游戏类型包括策略游戏、推理游戏、问答游戏等。评估指标包括游戏得分、胜率、完成时间等。强化学习模块采用了常见的Q-learning和Policy Gradient算法。在参数设置方面，针对不同的游戏类型，调整了奖励函数和状态表示方式。在网络结构方面，采用了Transformer和CNN等常见的模型结构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
KORGym平台对19个LLM和8个VLM进行了评估，结果表明闭源模型在推理能力上优于开源模型。实验还分析了模态、推理策略、强化学习技术和响应长度对模型性能的影响。例如，在某些游戏中，使用强化学习技术可以显著提高LLM的胜率。
🎯 应用场景
KORGym可用于评估和提升大语言模型在各种实际应用中的推理能力，例如智能客服、自动驾驶、游戏AI等。通过在KORGym上进行训练和评估，可以提高LLM在复杂环境下的决策能力和问题解决能力，从而推动人工智能技术的发展。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large language models (LLMs) underscore the need for more comprehensive evaluation methods to accurately assess their reasoning capabilities. Existing benchmarks are often domain-specific and thus cannot fully capture an LLM's general reasoning potential. To address this limitation, we introduce the Knowledge Orthogonal Reasoning Gymnasium (KORGym), a dynamic evaluation platform inspired by KOR-Bench and Gymnasium. KORGym offers over fifty games in either textual or visual formats and supports interactive, multi-turn assessments with reinforcement learning scenarios. Using KORGym, we conduct extensive experiments on 19 LLMs and 8 VLMs, revealing consistent reasoning patterns within model families and demonstrating the superior performance of closed-source models. Further analysis examines the effects of modality, reasoning strategies, reinforcement learning techniques, and response length on model performance. We expect KORGym to become a valuable resource for advancing LLM reasoning research and developing evaluation methodologies suited to complex, interactive environments.