大模型實(shí)時(shí)打《街霸》捉對(duì)PK，GPT-4居然不敵3.5，新型Benchmark
考研速度和性能的平衡
夢(mèng)晨 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
讓大模型直接操縱格斗游戲《街霸》里的角色，捉對(duì)PK，誰更能打？
GitHub上一種你沒有見過的船新Benchmark火了。
與llmsys大模型競(jìng)技場(chǎng)中，兩個(gè)大模型分別輸出答案，再由人類評(píng)分不同——街霸Bench引入了兩個(gè)AI之間的交互，且由游戲引擎中確定的規(guī)則評(píng)判勝負(fù)。
這種新玩法吸引了不少網(wǎng)友來圍觀。
由于項(xiàng)目是在Mistral舉辦的黑客馬拉松活動(dòng)上開發(fā)，所以開發(fā)者只使用OpenAI和Mistral系列模型進(jìn)行了測(cè)試。
排名結(jié)果也很出人意料。
經(jīng)過342場(chǎng)對(duì)戰(zhàn)后，根據(jù)棋類、電競(jìng)常用的ELO算法得出的排行榜如下：
最新版gpt-3.5-turbo成績(jī)斷崖式領(lǐng)先，Mistral小杯排第二。更小的模型超過了更大的如GPT-4和Mistral中杯大杯。
開發(fā)者認(rèn)為，這種新型基準(zhǔn)測(cè)試評(píng)估的是大模型理解環(huán)境并根據(jù)特定情況采取行動(dòng)的能力。
與傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)也有所不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型相當(dāng)于根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)“盲目地”采取不同行動(dòng)，但大模型完全了解自身處境并有目的的采取行動(dòng)。
考驗(yàn)AI的動(dòng)態(tài)決策力
AI想在格斗游戲里稱王，需要哪些硬實(shí)力呢？開發(fā)者給出幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn):
- 反應(yīng)要快：格斗游戲講究實(shí)時(shí)操作，猶豫就是敗北
- 腦子要靈：高手應(yīng)該預(yù)判對(duì)手幾十步，未雨綢繆
- 思路要野：常規(guī)套路人人會(huì)，出奇制勝才是制勝法寶
- 適者生存：從失敗中吸取教訓(xùn)并調(diào)整策略
- 久經(jīng)考驗(yàn)：一局定勝負(fù)不說明問題，真正的高手能保持穩(wěn)定的勝率
具體玩法如下：
每個(gè)大模型控制一個(gè)游戲角色，程序向大模型發(fā)送屏幕畫面的文本描述，大模型根據(jù)雙方血量、怒氣值、位置、上一個(gè)動(dòng)作、對(duì)手的上一個(gè)動(dòng)作等信息做出最優(yōu)決策。
第一個(gè)挑戰(zhàn)是定位人物在場(chǎng)景中的位置，通過檢測(cè)像素顏色來判斷。
由于目前大模型數(shù)學(xué)能力還都不太行，直接發(fā)送坐標(biāo)值效果不好，最終選擇了將位置信息改寫成自然語言描述。
所以對(duì)于AI來說，實(shí)際上他們?cè)谕娴氖且环N奇怪的文字冒險(xiǎn)游戲。
再把大模型生成的動(dòng)作招式映射成按鍵組合，就能發(fā)送給游戲模擬器執(zhí)行了。
在試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，大模型可以學(xué)會(huì)復(fù)雜的行為，比如僅在對(duì)手靠近時(shí)才攻擊，可能的情況下使用特殊招式，以及通過跳躍來拉開距離。
從結(jié)果上可以看出，與其他測(cè)試方法不同，在這個(gè)規(guī)則下似乎更大的模型表現(xiàn)越差。
開發(fā)者對(duì)此解釋到：
目標(biāo)是評(píng)估大模型的實(shí)時(shí)決策能力，規(guī)則上允許AI提前生成3-5個(gè)動(dòng)作，更大的模型能提前生成更多的動(dòng)作，但也需要更長(zhǎng)的時(shí)間。
在推理上的延遲差距是有意保留的，但后續(xù)或許會(huì)加入其他選項(xiàng)。
后續(xù)也有用戶提交了流行開源模型的對(duì)戰(zhàn)結(jié)果，在7B及以下量級(jí)的戰(zhàn)斗中，還是7B模型排名更靠前。
從這個(gè)角度看，這種新型基準(zhǔn)測(cè)試為評(píng)估大模型的實(shí)用性提供了新思路。
現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用往往比聊天機(jī)器人復(fù)雜得多，需要模型具備快速理解、動(dòng)態(tài)規(guī)劃的本領(lǐng)。
正如開發(fā)者所說，想要贏，要在速度和精度之間做好權(quán)衡。
GitHub項(xiàng)目：
https://github.com/OpenGenerativeAI/llm-colosseum
參考鏈接：
[1]https://x.com/nicolasoulianov/status/1772291483325878709
[2]https://x.com/justinlin610/status/1774117947235324087
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