chatarena

بيئات ألعاب اللغة متعددة الوكلاء لـ LLMS

---

Chatarena هي مكتبة توفر بيئات ألعاب اللغة متعددة الوكلاء وتسهل الأبحاث حول عوامل LLM المستقلة وتفاعلاتها الاجتماعية. يوفر الميزات التالية:

• التجريد : يوفر إطارًا مرنًا لتحديد العديد من اللاعبين والبيئات والتفاعلات بينهم ، بناءً على عملية قرار Markov.
• بيئات ألعاب اللغة : يوفر مجموعة من البيئات التي يمكن أن تساعد في فهم أو قياس أو وكيل التدريب LLMS.
• واجهات سهلة الاستخدام : يوفر كل من واجهة المستخدم و CLI لتطوير/مهندس المطالبة بوكيل LLM للعمل في البيئات.

ابدء

جرب عرضنا التجريبي عبر الإنترنت:

تثبيت

متطلبات:

• بيثون> = 3. 7
• مفتاح API Openai (اختياري ، لاستخدام GPT-3.5-Turbo أو GPT-4 كعامل LLM)

تثبيت مع PIP:

pip install chatarena

أو التثبيت من المصدر:

pip install git+https://github.com/chatarena/chatarena

لاستخدام GPT-3 كوكيل LLM ، قم بتعيين مفتاح API Openai:

 export OPENAI_API_KEY= " your_api_key_here " 

تبعيات اختيارية

بشكل افتراضي ، لن pip install chatarena بتثبيت التبعيات الضرورية فقط للوظائف الأساسية لـ Chatarena. يمكنك تثبيت تبعيات اختيارية بالأوامر التالية:

pip install chatarena[all_backends] # install dependencies for all supported backends: anthropic, cohere, huggingface, etc.
pip install chatarena[all_envs]     # install dependencies for all environments, such as pettingzoo
pip install chatarena[all]          # install all optional dependencies for full functionality

إطلاق العرض التوضيحي محليا

أسرع طريقة لرؤية Chatarena في العمل هي عبر واجهة المستخدم على شبكة الإنترنت التجريبية. لتشغيل العرض التوضيحي على جهازك المحلي ، تقوم أولاً بتثبيت chatarena مع تبعية خريجية إضافية ، ثم استنساخ هذا المستودع إلى المجلد المحلي الخاص بك ، وأخيراً اتصل بـ app.py في الدليل الجذر للمستودع:

pip install chatarena[gradio]
git clone https://github.com/chatarena/chatarena.git
cd chatarena
gradio app.py

سيقوم هذا بتشغيل خادم تجريبي لـ Chatarena ، ويمكنك الوصول إليه من متصفحك (المنفذ 8080).

تحقق من هذا الفيديو لمعرفة كيفية استخدام واجهة المستخدم على الويب:

للمطورين

للحصول على مقدمة في إطار Chatarena ، يرجى الرجوع إلى هذا المستند. للحصول على تجول في بناء بيئة جديدة ، تحقق

نحن هنا نقدم دليلًا مضغوطًا على الحد الأدنى من الإعداد لتشغيل اللعبة وبعض النصائح العامة بشأن التخصيص.

المفاهيم الرئيسية

1. الساحة : تغلف Arena بيئة ومجموعة من اللاعبين. إنه يدفع الحلقة الرئيسية للعبة ويوفر مرافق HCI مثل WebUI و CLI وتحميل التكوين وتخزين البيانات.
2. البيئة : تقوم البيئة بتخزين حالة اللعبة وتنفذ منطق اللعبة لإجراء التحولات بين حالات اللعبة. كما أنه يجعل ملاحظات للاعبين ، والملاحظات هي اللغات الطبيعية.
   1. حالة اللعبة ليست واضحة مباشرة للاعبين. يمكن للاعبين رؤية الملاحظات فقط.
3. الواجهة الخلفية اللغوية : الخلفية اللغوية هي مصدر ذكاء اللغة. يستغرق النص (أو جمع النص) كمدخلات وإرجاع النص في الرد.
4. اللاعب : اللاعب هو وكيل يلعب اللعبة. في مصطلحات RL ، إنها سياسة ، رسم خرائط للدالة عديمة الجنسية من الملاحظات إلى الإجراءات.

قم بتشغيل اللعبة مع Python API

Load Arena من ملف التكوين-هنا نستخدم examples/nlp-classroom-3players.json في هذا المستودع كمثال:

 arena = Arena . from_config ( "examples/nlp-classroom-3players.json" )
arena . run ( num_steps = 10 )

قم بتشغيل اللعبة في واجهة CLI التفاعلية:

 arena . launch_cli ()

تحقق من هذا الفيديو لمعرفة كيفية استخدام CLI: دليل أكثر تفصيلاً حول كيفية تشغيل حلقة التفاعل الرئيسية مع التحكم في الحبيبات الدقيقة هنا

نصيحة التخصيص العام

1. Arena : الساحة الغالبة تعني أساسًا أن المرء سيكتب حلقة خاصة به. يمكن أن يسمح ذلك بوجود واجهات تفاعل مختلفة أو قيادة الألعاب بطريقة أكثر تلقائية ، على سبيل المثال ، تشغيل حلقة تدريب RL عبر الإنترنت
2. البيئة : بيئة جديدة تتوافق مع لعبة جديدة ، يمكن للمرء أن يحدد ديناميات اللعبة هنا بقواعد مشفرة أو مزيج من القواعد والواجهة الخلفية اللغوية.
3. الواجهة الخلفية : إذا احتاج المرء إلى تغيير طريقة تنسيق الملاحظات (من حيث الرسائل) إلى استعلامات لنموذج اللغة ، فيجب تجاوز الواجهة الخلفية.
4. اللاعب : بشكل افتراضي ، عند تغذية ملاحظة جديدة ، سيقوم اللاعبون بالاستعلام عن الواجهة الخلفية للغة وإعادة الاستجابة كإجراءات. ولكن يمكن للمرء أيضًا تخصيص الطريقة التي يتفاعل بها اللاعبون مع الواجهة الخلفية اللغوية.

إنشاء بيئتك المخصصة

يمكنك تحديد بيئتك الخاصة عن طريق تمديد فئة Environment . فيما يلي الخطوات العامة:

1. حدد الفصل من خلال الوراثة من فئة أساسية وإعداد type_name ، ثم أضف الفصل إلى ALL_ENVIRONMENTS
2. تهيئة الفئة عن طريق تحديد طريقة __init__ (ستعرف وسيطاته على التكوين المقابل) وتهيئة سمات الفئة
3. تنفيذ ميكانيكا اللعبة في step الأساليب
4. التعامل مع حالات اللعبة والمكافآت من خلال تنفيذ أساليب مثل reset ، get_observation ، is_terminal ، و get_rewards
5. قم بتطوير مطالبات وصف الدور (ومطالبة عالمية إذا لزم الأمر) للاعبين الذين يستخدمون CLI أو Web UI وحفظها في ملف التكوين.

نحن نقدم برنامجًا تعليميًا مفصلاً لإظهار كيفية تحديد بيئة مخصصة ، باستخدام بيئة Chameleon كمثال.

إذا كنت ترغب في نقل بيئة مكتبة موجودة إلى Chatarena ، تحقق من بيئة PettingzooChess كمثال.

قائمة البيئات

محادثة

بيئة لعبة لغة متعددة اللاعبين تحاكي محادثة.

• NLP Classroom: بيئة لعبة لغة من 3 لاعبين تحاكي إعداد الفصول الدراسية. يتم لعب اللعبة بالدوران ، ويمكن لكل لاعب إما طرح سؤال أو الإجابة على سؤال. تنتهي اللعبة عندما يطرح جميع اللاعبين وأجابوا على جميع الأسئلة.

محادثة المشرف

استنادًا إلى المحادثة ، ولكن مع مشرف يتحكم في ديناميات اللعبة.

• مقصات الروك الورقية: بيئة لعبة لغوية من اللاعبين تحاكي لعبة مقص الورق مع محادثة المشرف. سيتصرف كل من اللاعبين بالتوازي ، وينتهي اللعبة عندما يفوز لاعب واحد بجولتين.
• TIC-TAC-TOE: بيئة لعبة لغة من لاعبين تحاكي لعبة Tic-Tac-Toe مع محادثة Moderator. يتم لعب اللعبة بالدوران ، ويمكن لكل لاعب إما طلب خطوة أو تحرك. تنتهي اللعبة عندما يفوز لاعب واحد أو أن اللوحة ممتلئة.

حرباء

لعبة خصم اجتماعية متعددة اللاعبين. هناك دوران في اللعبة ، Chameleon وغير Chameleon. سيتم الكشف عن موضوع الكلمة السرية لأول مرة لجميع اللاعبين. ثم سيتم الكشف عن الكلمة السرية لغير الكامليون. الحرباء لا يعرف الكلمة السرية. يعتمد الهدف في اللعبة على دور اللاعب:

• إذا لم تكن حرباء ، فإن هدفك هو الكشف عن الحرباء دون تعريض الكلمة السرية.
• إذا كنت حرباء ، فإن هدفك هو الاندماج مع لاعبين آخرين ، وتجنب القبض عليهم ، ومعرفة الكلمة السرية. هناك ثلاث مراحل في اللعبة:

1. مرحلة العطاء أدلة: سيصف كل لاعب القرائن حول الكلمة السرية.
2. مرحلة الاتهام: في هذه المرحلة ، سيصوت كل لاعب للاعب آخر من المرجح أن يكون الحرباء. يجب على الحرباء التصويت للاعبين الآخرين.
3. مرحلة التخمين: إذا كان الاتهام صحيحًا ، فيجب أن يخمن الحرباء الكلمة السرية بالنظر إلى القرائن التي كشفها اللاعبون الآخرون.

Pettingzoochess

بيئة لعبة شطرنج من لاعبين تستخدم بيئة شطرنج Pettingzoo.

Pettingzoo Tictactoe

بيئة لعبة Tic-Tac-Toe من لاعبين تستخدم بيئة Pettingzoo Tictactoe. تختلف عن بيئة Moderator Conversation ، هذه البيئة مدفوعة بقواعد شديدة الترميز بدلاً من مشرف LLM.

المساهمة

نرحب بالمساهمات في تحسين وتوسيع Chatarena. يرجى اتباع هذه الخطوات للمساهمة:

1. شوكة المستودع.
2. قم بإنشاء فرع جديد للميزة أو Bugfix.
3. ارتكب تغييراتك على الفرع الجديد.
4. إنشاء طلب سحب يصف التغييرات الخاصة بك.
5. سنقوم بمراجعة طلب السحب الخاص بك ونقدم ملاحظات أو دمج التغييرات الخاصة بك.

يرجى التأكد من أن الرمز الخاص بك يتبع النمط والبنية الحالية.

اقتباس

إذا وجدت Chatarena مفيدًا لبحثك ، فيرجى الاستشهاد بمستودعنا (ورقة Arxiv الخاصة بنا ستأتي قريبًا):

 @software { ChatArena ,
  author = { Yuxiang Wu, Zhengyao Jiang, Akbir Khan, Yao Fu, Laura Ruis, Edward Grefenstette, and Tim Rocktäschel } ,
  title = { ChatArena: Multi-Agent Language Game Environments for Large Language Models } ,
  year = { 2023 } ,
  publisher = { GitHub } ,
  journal = { GitHub repository } ,
  version = { 0.1 } ,
  howpublished = { url{https://github.com/chatarena/chatarena} } ,
}

اتصال

إذا كان لديك أي أسئلة أو اقتراحات ، فلا تتردد في فتح مشكلة أو إرسال طلب سحب. يمكنك أيضًا الاتصال بنا على خادم Discord Farama- https://discord.gg/vrtdmu9y8q

دردشة سعيدة!

الرعاة

نود أن نشكر رعاةنا لدعم هذا المشروع:

• سيكويا
• شيكسيانغ كابيتال