BALROG：评估大型语言模型与视觉语言模型在复杂动态环境中推理能力的基准测试工具

BALROG是一个专门用于评估大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在游戏环境中推理能力的平台，重点关注模型在动态环境下的规划、空间推理和探索能力。通过对一系列复杂的游戏环境进行测试，包括程序生成的游戏如NetHack，BALROG揭示了当前模型在简单任务中的优势与在复杂任务中的困难，尤其是在视觉决策方面。该平台提供了一个开放且细致的评估框架，推动了自主代理研究的进展。

BALROG是什么

BALROG是一个创新的平台，旨在评估大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在游戏中的推理能力，特别是它们在动态环境中的规划、空间推理和探索能力。BALROG利用一系列具有挑战性的游戏环境进行模型性能测试，包括程序生成的游戏，如NetHack。该平台揭示了现有模型在处理简单任务时的成功与在应对复杂任务时的挑战，尤其是在视觉决策领域。BALROG还提供了一个开放、细致的评估框架，助力自主代理领域的研究与发展。

BALROG的主要功能

• 评估代理能力：深入评估LLMs和VLMs在长期任务中的代理能力，包括规划、空间推理和探索的能力。
• 多样化游戏环境：整合多种复杂的强化学习游戏环境，从简单任务到极具挑战性的游戏，如NetHack，提供多样性的测试背景。
• 细粒度性能指标：设计细致的指标来精确衡量模型在不同游戏环境中的表现。
• 模型排行榜：提供一个公开的排行榜，以展示不同模型在BALROG环境中的平均完成百分比。
• 支持多种模型：支持对开源和闭源的LLMs和VLMs的评估，确保广泛适用性。

BALROG的技术原理

• 强化学习环境：基于强化学习的环境，允许代理通过与环境的交互来学习最优策略。
• 程序生成环境：BALROG的环境由程序生成，复杂性根据算法动态调整，以增加任务的多样性和挑战性。
• 多模态输入处理：对于VLMs，BALROG支持处理视觉（图像）和语言（文本描述）输入，评估模型在多模态信息处理方面的能力。
• 零样本学习：评估模型在零样本学习设置下的表现，即在没有特定任务训练的情况下处理新任务的能力。
• 细粒度评估：通过设计细致的评估指标，深入理解模型在特定任务中的进展与挑战。
• 环境封装：将不同的游戏环境封装在统一框架下进行评估，简化模型的测试与比较过程。

BALROG的项目地址

• 项目官网：balrogai.com
• GitHub仓库：https://github.com/balrog-ai/BALROG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.13543

BALROG的应用场景

• 人工智能研究：研究人员可以利用BALROG平台测试和比较不同模型在多任务、多环境条件下的性能，从而推动人工智能技术的发展。
• 游戏AI开发：游戏开发者能够评估和优化游戏中非玩家角色（NPC）的智能行为，提升游戏的真实感与挑战性。
• 自动化与机器人技术：在自动化和机器人领域，BALROG用于评估和改进机器人在未知环境中的自主决策与导航能力。
• 虚拟现实与增强现实：在VR和AR应用中，开发和测试虚拟代理，以理解并响应复杂的用户输入和环境变化。
• 教育与培训：作为教育工具，BALROG帮助学生理解复杂的决策制定过程，并学习如何设计与改进智能系统。