LLMArena: 评估大型语言模型在动态多智能体环境中的能力
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。近期大型语言模型（LLM）在实现具备人类级智能的自主代理方面显示出了潜力，然而现有用于评估 LLM 代理的基准要么使用静态数据集，可能导致数据泄露，要么仅关注单一代理情景，忽略多代理交互的复杂性。我们引入了 LLMArena，这是一个新颖且易于扩展的框架，用于评估 LLM 在多代理动态环境中的各种能力。LLMArena 涵盖了七个不同的游戏环境，使用 Trueskill 评分来评估 LLM...
最近的研究表明，大型语言模型（LLM）在实现人类级智能的自主代理方面具有潜力。引入了LLMArena框架来评估LLM在多代理动态环境中的能力。实验和人类评估发现，LLM在对手建模和团队协作方面仍有发展空间。希望LLMArena能指导未来研究，增强LLM的这些能力，实现更复杂和实用的应用。
