論文の概要: MarioGPT: Open-Ended Text2Level Generation through Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05981v1
- Date: Sun, 12 Feb 2023 19:12:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-14 17:30:27.001158
- Title: MarioGPT: Open-Ended Text2Level Generation through Large Language Models
- Title（参考訳）: MarioGPT: 大規模言語モデルによるオープンソースのText2Level生成
- Authors: Shyam Sudhakaran, Miguel Gonz\'alez-Duque, Claire Glanois, Matthias
Freiberger, Elias Najarro, Sebastian Risi
- Abstract要約: タイルベースのゲームレベルを生成するために訓練された細調整GPT2モデルであるMarioGPTを紹介する。
我々は,MarioGPTが多様なレベルを生成できるだけでなく,制御可能なレベル生成のためにテキストをプロンプできることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.87407154597402
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Procedural Content Generation (PCG) algorithms provide a technique to
generate complex and diverse environments in an automated way. However, while
generating content with PCG methods is often straightforward, generating
meaningful content that reflects specific intentions and constraints remains
challenging. Furthermore, many PCG algorithms lack the ability to generate
content in an open-ended manner. Recently, Large Language Models (LLMs) have
shown to be incredibly effective in many diverse domains. These trained LLMs
can be fine-tuned, re-using information and accelerating training for new
tasks. In this work, we introduce MarioGPT, a fine-tuned GPT2 model trained to
generate tile-based game levels, in our case Super Mario Bros levels. We show
that MarioGPT can not only generate diverse levels, but can be text-prompted
for controllable level generation, addressing one of the key challenges of
current PCG techniques. As far as we know, MarioGPT is the first text-to-level
model. We also combine MarioGPT with novelty search, enabling it to generate
diverse levels with varying play-style dynamics (i.e. player paths). This
combination allows for the open-ended generation of an increasingly diverse
range of content.
- Abstract（参考訳）: 手続き型コンテンツ生成(PCG)アルゴリズムは、複雑で多様な環境を自動生成する技術を提供する。
しかし、PCGメソッドでコンテンツを生成することは多くの場合簡単であるが、特定の意図や制約を反映した意味のあるコンテンツを生成することは困難である。
さらに、多くのPCGアルゴリズムは、オープンな方法でコンテンツを生成する能力に欠ける。
最近、Large Language Models (LLMs) は多くの多様なドメインで驚くほど効果的であることが示されている。
これらの訓練されたLSMは微調整され、情報を再利用し、新しいタスクのトレーニングを加速することができる。
本研究は,スーパーマリオブラザーズレベルにおいて,タイルベースのゲームレベルを生成するための微調整GPT2モデルであるMarioGPTを紹介する。
我々はMarioGPTが多様なレベルを生成できるだけでなく、制御可能なレベル生成のためにテキストプロンプトが可能であることを示し、現在のPCG技術における重要な課題の1つに対処する。
私たちの知る限り、MarioGPTは最初のテキスト・ツー・レベルのモデルです。
また、MarioGPTとノベルティ検索を組み合わせることで、様々なプレイスタイルのダイナミックス(すなわちプレイヤーパス)で様々なレベルを生成できる。
この組み合わせにより、ますます多様なコンテンツのオープンな生成が可能になる。
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