論文の概要: Dungeons and Dragons as a Dialog Challenge for Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07109v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 15:43:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 14:12:54.553851
- Title: Dungeons and Dragons as a Dialog Challenge for Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: ダンジョンとドラゴン : 人工知能の対話的挑戦
- Authors: Chris Callison-Burch, Gaurav Singh Tomar, Lara J. Martin, Daphne
Ippolito, Suma Bailis, David Reitter
- Abstract要約: 我々はD&Dを対話システムチャレンジとみなし、ゲーム内の次の会話のターンを生成し、対話履歴が与えられたゲームの状態を予測する。
約900のゲームで構成され、合計7000人のプレーヤー、80万の対話ターン、50万のダイスロール、58万の単語からなるゲームプレイデータセットを作成します。
我々は、大きな言語モデル(LM)を訓練し、異なる情報に基づいて次のゲームターンを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.558934742150022
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI researchers have posited Dungeons and Dragons (D&D) as a challenge problem
to test systems on various language-related capabilities. In this paper, we
frame D&D specifically as a dialogue system challenge, where the tasks are to
both generate the next conversational turn in the game and predict the state of
the game given the dialogue history. We create a gameplay dataset consisting of
nearly 900 games, with a total of 7,000 players, 800,000 dialogue turns,
500,000 dice rolls, and 58 million words. We automatically annotate the data
with partial state information about the game play. We train a large language
model (LM) to generate the next game turn, conditioning it on different
information. The LM can respond as a particular character or as the player who
runs the game--i.e., the Dungeon Master (DM). It is trained to produce dialogue
that is either in-character (roleplaying in the fictional world) or
out-of-character (discussing rules or strategy). We perform a human evaluation
to determine what factors make the generated output plausible and interesting.
We further perform an automatic evaluation to determine how well the model can
predict the game state given the history and examine how well tracking the game
state improves its ability to produce plausible conversational output.
- Abstract（参考訳）: AI研究者は、ダンジョンズ・アンド・ドラゴンズ(D&D)を様々な言語関連の能力でシステムをテストする上での課題として挙げている。
本稿では,d&dを対話システムチャレンジとして,ゲーム内の次の会話のターンを生成し,対話履歴からゲームの状態を予測するタスクとして,d&dをフレーム化する。
約900のゲームからなるゲームプレイデータセットを作成し、合計7000人のプレイヤー、80万の対話ターン、50万のサイコロ、そして5800万の単語からなる。
ゲームプレイに関する部分状態情報で自動的にアノテートする。
我々は、大きな言語モデル(LM)を訓練し、異なる情報に基づいて次のゲームターンを生成する。
LMは特定のキャラクターとして、またはゲームを実行するプレイヤーとして、つまりダンジョンマスター(DM)として応答することができる。
in-character(架空の世界でロールプレイング)かout-of-character(説明規則または戦略)のいずれかの対話を作成するように訓練されている。
人による評価を行い、生成した出力を妥当かつ興味深いものにする要因を決定する。
さらに,その履歴から,モデルがゲーム状態をどの程度予測できるかを自動評価し,ゲーム状態の追跡が妥当な会話出力を生成する能力を向上させるかを検討する。
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