論文の概要: ChatGPT and Other Large Language Models as Evolutionary Engines for Online Interactive Collaborative Game Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02155v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 16:58:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 17:06:23.284155
• Title: ChatGPT and Other Large Language Models as Evolutionary Engines for Online Interactive Collaborative Game Design
• Title（参考訳）: オンラインインタラクティブゲーム設計のための進化エンジンとしてのchatgptや他の大規模言語モデル
• Authors: Pier Luca Lanzi and Daniele Loiacono
• Abstract要約: 対話型進化と大規模言語モデルを組み合わせた協調型ゲームデザインフレームワークを提案する。 我々のフレームワークでは、プロセスは短い設計と一連の候補設計から始まり、言語モデルを使って生成されたり、ユーザによって提案されたりする。 次に、ユーザは、最も有望なデザインを選択し、再結合し、変更するインタラクティブな遺伝的アルゴリズムにフィードバックを提供することで、デザインプロセスに協力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have taken the scientific world by storm, changing the landscape of natural language processing and human-computer interaction. These powerful tools can answer complex questions and, surprisingly, perform challenging creative tasks (e.g., generate code and applications to solve problems, write stories, pieces of music, etc.). In this paper, we present a collaborative game design framework that combines interactive evolution and large language models to simulate the typical human design process. We use the former to exploit users' feedback for selecting the most promising ideas and large language models for a very complex creative task - the recombination and variation of ideas. In our framework, the process starts with a brief and a set of candidate designs, either generated using a language model or proposed by the users. Next, users collaborate on the design process by providing feedback to an interactive genetic algorithm that selects, recombines, and mutates the most promising designs. We evaluated our framework on three game design tasks with human designers who collaborated remotely.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、自然言語処理と人間とコンピュータの相互作用の状況を変え、科学の世界を嵐にさらしている。 これらの強力なツールは複雑な質問に答えることができ、驚くべきことに、挑戦的な創造的なタスク(例えば、問題を解くコードやアプリケーションを生成する、ストーリーを書く、音楽の一部など)を行うことができます。 本稿では,対話型進化と大規模言語モデルを組み合わせて,人間の典型的なデザイン過程をシミュレートする協調型ゲーム設計フレームワークを提案する。 ユーザからのフィードバックを活用して,非常に複雑な創造的タスク – アイデアの再結合とバリエーション – に対して,最も有望なアイデアと大きな言語モデルを選択するのです。 私たちのフレームワークでは、プロセスは簡潔で一連の候補設計から始まり、言語モデルを使って生成されたり、ユーザが提案したりします。 次に、ユーザは最も有望なデザインを選択し、再結合し、変更するインタラクティブな遺伝的アルゴリズムにフィードバックを提供することで、デザインプロセスで協力します。 遠隔共同作業を行う人間設計者を対象に,3つのゲームデザインタスクの枠組みを評価した。

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