SpinGPT: A Large-Language-Model Approach to Playing Poker Correctly

📄 arXiv: 2509.22387v1 📥 PDF

作者: Narada Maugin, Tristan Cazenave

分类: cs.LG, cs.AI, cs.GT

发布日期: 2025-09-26

备注: Accepted at Advances in Computer Games (ACG) 2025, LNCS (Springer)

💡 一句话要点

SpinGPT：一种基于大型语言模型解决德州扑克问题的方案

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 德州扑克 不完全信息博弈 强化学习 监督微调

📋 核心要点

  1. 现有CFR算法在多人扑克游戏中计算复杂度高，且纳什均衡无法保证盈利，限制了其在锦标赛等场景的应用。
  2. SpinGPT利用大型语言模型，通过监督微调和强化学习，学习高水平玩家的决策和求解器的策略，从而解决多人扑克问题。
  3. 实验结果表明，SpinGPT在决策上与求解器高度一致，并在单挑游戏中取得了显著的胜率，验证了LLM在多人不完全信息博弈中的潜力。

📝 摘要（中文）

反事实后悔最小化(CFR)算法及其变体已经能够开发出在单挑现金游戏中击败最优秀人类玩家，并在六人游戏中与他们竞争的扑克机器人。然而，CFR的计算复杂度随着玩家数量的增加呈指数增长。此外，在三人或三人以上的游戏中，遵循纳什均衡不再保证非失败的结果。这些限制以及其他限制，极大地限制了CFR在最流行的比赛形式（锦标赛）中的应用。受到大型语言模型(LLM)在国际象棋和外交领域的成功启发，我们提出了SpinGPT，这是第一个专门为流行的三人在线扑克形式Spin & Go量身定制的LLM。SpinGPT分两个阶段进行训练：(1)在32万个高风险专家决策上进行监督微调；(2)在27万个求解器生成的手牌上进行强化学习。我们的结果表明，SpinGPT在78%的决策中与求解器的行动相匹配（容错精度）。通过一个简单的深筹码启发式算法，在超过30,000手牌的单挑游戏中，它相对于Slumbot实现了13.4 +/- 12.9 BB/100的胜率（95%置信区间）。这些结果表明，LLM可能是一种处理像扑克这样的多人不完全信息博弈的新方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多人不完全信息博弈，特别是三人制Spin & Go扑克中，传统CFR算法计算复杂度高、纳什均衡失效的问题。现有方法难以有效应对玩家数量增加带来的策略空间爆炸，以及多人博弈中策略选择的复杂性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的学习和泛化能力，直接学习专家玩家的决策模式和求解器的策略。通过将扑克游戏状态和行动历史作为LLM的输入，预测最佳行动，从而绕过复杂的策略计算过程。

技术框架：SpinGPT的训练分为两个阶段：首先，使用32万个高风险专家决策进行监督微调（SFT），使LLM初步学习扑克策略。然后，使用27万个求解器生成的手牌进行强化学习（RL），进一步优化LLM的策略，使其更接近最优解。在评估阶段，使用简单的深筹码启发式算法辅助LLM进行决策。

关键创新：SpinGPT的关键创新在于将大型语言模型应用于多人不完全信息博弈。与传统的基于CFR的扑克机器人不同，SpinGPT不需要显式地计算策略，而是通过学习大量数据来隐式地掌握策略。这种方法可以有效地降低计算复杂度，并提高在复杂环境中的适应性。

关键设计：在监督微调阶段，使用交叉熵损失函数来训练LLM预测专家玩家的行动。在强化学习阶段，使用策略梯度算法（具体算法未知）来优化LLM的策略。深筹码启发式算法的具体细节未知，但其作用是在筹码量较多时辅助LLM进行决策，提高其鲁棒性。网络结构细节未知。

📊 实验亮点

SpinGPT在78%的决策中与求解器的行动相匹配（容错精度）。在单挑游戏中，相对于Slumbot，SpinGPT实现了13.4 +/- 12.9 BB/100的胜率（95%置信区间），表明其具有较强的竞争力。这些结果验证了LLM在多人不完全信息博弈中的有效性。

🎯 应用场景

SpinGPT的研究成果可以应用于开发更智能的扑克机器人，用于在线扑克平台或教学辅助。此外，该方法还可以推广到其他多人不完全信息博弈领域，如谈判、战略规划和资源分配等，为解决复杂决策问题提供新的思路。

📄 摘要（原文）

The Counterfactual Regret Minimization (CFR) algorithm and its variants have enabled the development of pokerbots capable of beating the best human players in heads-up (1v1) cash games and competing with them in six-player formats. However, CFR's computational complexity rises exponentially with the number of players. Furthermore, in games with three or more players, following Nash equilibrium no longer guarantees a non-losing outcome. These limitations, along with others, significantly restrict the applicability of CFR to the most popular formats: tournaments. Motivated by the recent success of Large Language Models (LLM) in chess and Diplomacy, we present SpinGPT, the first LLM tailored to Spin & Go, a popular three-player online poker format. SpinGPT is trained in two stages: (1) Supervised Fine-Tuning on 320k high-stakes expert decisions; (2) Reinforcement Learning on 270k solver-generated hands. Our results show that SpinGPT matches the solver's actions in 78% of decisions (tolerant accuracy). With a simple deep-stack heuristic, it achieves 13.4 +/- 12.9 BB/100 versus Slumbot in heads-up over 30,000 hands (95% CI). These results suggest that LLMs could be a new way to deal with multi-player imperfect-information games like poker.