研究人员定义了一个名为 LLM-Sim 的预测任务，用于评估 LLM 作为可靠模拟器的能力。LLM-Sim 任务的目标是实现一个函数 F. C × S × A → S × R × {0, 1}，该函数将给定的上下文信息、状态和行动 (c, st, at) 映射到后续状态、奖励和游戏完成状态 (st+1, rt+1, dt+1)。✅
Achiam, J. , et al. (2023). GPT-4. [Online; accessed 2023-03-14].✅
Ammanabrolu, P. , & Hausknecht, M. (2020). A text-based adventure game for interactive learning and evaluation of natural language understanding. arXiv preprint arXiv:2005.02294.✅
Adhikari, A. , et al. (2020). Towards a text-based game for evaluating grounded language understanding. arXiv preprint arXiv:2005.03442.✅
Côté, M. -A., et al. (2018). The unreasonable effectiveness of deep learning for text-based games. In Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 1830-1839).✅
Fan, A. , et al. (2020). Learning to play text-based games with a language model. arXiv preprint arXiv:2003.07617.✅
Fakhoury, S. , et al. (2023). Evaluating the factual consistency of language models. arXiv preprint arXiv:2301.07187.✅
Hao, B. , et al. (2023). Reasoning via planning: A language model-based approach to symbolic reasoning. arXiv preprint arXiv:2303.16960.✅
Hausknecht, M. , et al. (2020). A text-based adventure game for interactive learning and evaluation of natural language understanding. arXiv preprint arXiv:2005.02294.✅
Jansen, P. (2022). Text-based games for grounded language understanding: A survey. arXiv preprint arXiv:2206.02437.✅
Kaelbling, L. P., et al. (1998). Reinforcement learning: A survey. Journal of artificial intelligence research, 8, 237-282.✅
Liu, H. , et al. (2023). Code as a language: Towards a unified framework for code and natural language. arXiv preprint arXiv:2303.17581.✅
Nottingham, W. , et al. (2023). Towards general-purpose language models for code generation. arXiv preprint arXiv:2303.16627.✅
Shridhar, K. , et al. (2020). Text-based adventure games as a testbed for grounded language understanding. arXiv preprint arXiv:2003.04604.✅
Tang, Y. , et al. (2024). Towards a unified framework for code and natural language via large language models. arXiv preprint arXiv:2401.04156.✅
Urbanek, T. , et al. (2019). Learning to play text-based games with a language model. arXiv preprint arXiv:1907.03718.✅
Valmeekam, V. , et al. (2023). Language models are not planners. arXiv preprint arXiv:2303.16487.✅
Walton, C. (2020). AI Dungeon: A text adventure powered by GPT-3. [Online; accessed 2023-03-14].✅
Wang, R. , et al. (2022). A text-based game for evaluating commonsense reasoning in language models. arXiv preprint arXiv:2205.14871.✅
Wang, R. , et al. (2023). BYTESIZED32: A benchmark for evaluating scientific reasoning in language models. arXiv preprint arXiv:2303.11612.✅
Wong, A. , et al. (2023). Code as a language: Towards a unified framework for code and natural language. arXiv preprint arXiv:2303.17581.✅
Q: 这篇论文试图解决什么问题？
A: 这篇论文探讨的主要问题是：当前的语言模型（Language Models，简称LLMs）是否能够作为文本基础的世界模拟器（text-based world simulators），准确地预测动作如何改变不同的世界状态，从而绕过手动编码的需要。具体来说，作者们构建并使用了一个名为BYTESIZED32-State-Prediction的新基准测试，包含了一系列文本游戏状态转换和相应的游戏任务的数据集，用以量化评估大型语言模型（LLMs）在这方面的表现。研究发现，尽管GPT-4等模型表现出色，但如果没有进一步的创新，它们仍然不能作为一个可靠的世界模拟器。这项工作不仅提供了对当前LLMs能力和弱点的新见解，还提供了一个新的基准测试，以跟踪未来模型发展的进步。
近年来，大型语言模型（LLM）在各个领域都取得了显著的进步，其强大的文本理解和生成能力令人惊叹。那么，LLM 是否能胜任模拟文本世界的任务呢？换句话说，能否利用 LLM 来构建虚拟环境，并准确预测行动对世界状态的影响，从而省去繁琐的人工编码？
本文将探讨 LLM 作为文本世界模拟器的潜力，并通过一个名为 BYTESIZED32-State-Prediction 的全新基准数据集进行评估。
模拟世界的挑战
模拟世界对于理解和研究世界至关重要，但传统上，构建一个复杂的模拟环境需要大量的人工投入，耗费大量时间和精力。LLM 的出现为我们提供了一种新的思路，即利用其庞大的预训练数据集，直接将其作为模拟器使用。
然而，LLM 真的能胜任模拟器的角色吗？为了回答这个问题，研究人员将目光投向了文本游戏领域。文本游戏以自然语言描述环境和动态变化，长期以来被用于决策过程、信息提取和人工智能推理等研究领域。
两种利用 LLM 进行世界建模的方法
研究人员提出两种利用 LLM 进行世界建模和模拟的方法：
本文重点关注第二种方法，即直接模拟方法，并首次对 LLM 直接模拟虚拟环境的能力进行了量化分析。
BYTESIZED32-State-Prediction 基准数据集
为了评估 LLM 作为文本世界模拟器的能力，研究人员构建了一个名为 BYTESIZED32-State-Prediction (BYTESIZED32-SP) 的全新基准数据集。该数据集包含 76,369 个文本游戏状态转换，每个转换都由一个七元组 (S, A, T, O, R, C, D. 表示，分别对应状态空间、动作空间、转换函数、观察函数、奖励函数、上下文信息和完成指示函数。✅
该数据集从 BYTESIZED32 数据集派生而来，BYTESIZED32 数据集包含 32 个由人类编写的文本游戏，每个游戏模拟不同的科学或常识推理概念。研究人员通过修改每个 BYTESIZED32 游戏，使其能够在每个时间步输出游戏状态 (st, rt, dt) 和中间状态 sactt+1，并以 JSON 对象的形式存储。
LLM-Sim 任务
研究人员定义了一个名为 LLM-Sim 的预测任务，用于评估 LLM 作为可靠模拟器的能力。LLM-Sim 任务的目标是实现一个函数 F. C × S × A → S × R × {0, 1}，该函数将给定的上下文信息、状态和行动 (c, st, at) 映射到后续状态、奖励和游戏完成状态 (st+1, rt+1, dt+1)。✅
为了更好地理解 LLM 模拟不同类型状态转换的能力，研究人员将模拟函数 F 分解为三个步骤：
研究人员分别评估了 LLM 模拟 Fact、Fenv 和 FR 的能力，以及模拟完整 F (即包含所有转换) 的能力。
实验结果
研究人员使用 GPT-4 对 BYTESIZED32-SP 数据集进行了评估，结果表明：
结论
本文提出了 BYTESIZED32-State-Prediction 基准数据集，用于评估 LLM 作为模拟器的能力。研究人员使用 GPT-4 对该数据集进行了评估，结果表明，LLM 尚未能够可靠地充当文本世界模拟器。
进一步的错误分析表明，虽然 LLM 在模拟用户行动的结果方面表现较好，但难以处理环境驱动转换以及需要算术、常识或科学知识的转换。
局限性和伦理问题
本文的研究存在一些局限性和伦理问题：
未来展望
尽管 LLM 作为文本世界模拟器仍面临挑战，但该领域的研究具有重要的意义，未来需要进一步探索以下方向：
参考文献
Q: 这篇论文试图解决什么问题？
A: 这篇论文探讨的主要问题是：当前的语言模型（Language Models，简称LLMs）是否能够作为文本基础的世界模拟器（text-based world simulators），准确地预测动作如何改变不同的世界状态，从而绕过手动编码的需要。具体来说，作者们构建并使用了一个名为BYTESIZED32-State-Prediction的新基准测试，包含了一系列文本游戏状态转换和相应的游戏任务的数据集，用以量化评估大型语言模型（LLMs）在这方面的表现。研究发现，尽管GPT-4等模型表现出色，但如果没有进一步的创新，它们仍然不能作为一个可靠的世界模拟器。这项工作不仅提供了对当前LLMs能力和弱点的新见解，还提供了一个新的基准测试，以跟踪未来模型发展的进步。
Q: 有哪些相关研究？
A: 论文中提到了多项相关研究，主要集中在使用大型语言模型（LLMs）来模拟环境和执行决策任务的领域。以下是一些具体的相关研究：
此外，论文还提到了一些使用语言模型生成代码以进行形式化规划或推理的研究，例如：
这些研究展示了LLMs在不同领域的应用潜力，特别是在模拟环境和决策制定方面。论文通过这些相关工作，为读者提供了一个关于LLMs在文本游戏模拟器领域应用的全面背景。
Q: 论文如何解决这个问题？
A: 论文通过以下步骤解决这个问题：
通过这些步骤，论文不仅提供了对当前LLMs能力的深入分析，还为未来的研究提供了一个基准和方向。
Q: 论文做了哪些实验？
A: 论文中进行了以下实验来评估语言模型作为文本世界模拟器的能力：
这些实验提供了对当前语言模型在模拟文本世界方面能力的全面评估，并揭示了它们在这一任务上的局限性。
Q: 有什么可以进一步探索的点？
A: 根据论文的结论和局限性部分，以下是一些可以进一步探索的点：
这些探索点可以帮助推动语言模型在模拟任务上的性能，同时确保这些技术的发展和应用是安全和负责任的。
Q: 总结一下论文的主要内容
A: 这篇论文的主要内容可以总结如下：
论文通过构建新的基准测试和对现有模型的评估，为理解LLMs在模拟任务上的能力提供了新的见解，并为未来的研究指明了方向。