Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dialogue Shaping: Empowering Agents through NPC Interaction

論文の概要: Dialogue Shaping: Empowering Agents through NPC Interaction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15833v1
Date: Fri, 28 Jul 2023 22:44:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-01 19:14:05.006960
Title: Dialogue Shaping: Empowering Agents through NPC Interaction
Title（参考訳）: 対話形成:NPCインタラクションによるエージェントの強化
Authors: Wei Zhou, Xiangyu Peng, Mark Riedl
Abstract要約: 非プレイヤーキャラクタ(NPC)はゲームに関するいくつかの重要な情報を保持しており、RLエージェントのトレーニングを高速化するのに役立つ可能性がある。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いてNPCエージェントと対話し,キー情報を取得する方法について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.847150109599982
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: One major challenge in reinforcement learning (RL) is the large amount of steps for the RL agent needs to converge in the training process and learn the optimal policy, especially in text-based game environments where the action space is extensive. However, non-player characters (NPCs) sometimes hold some key information about the game, which can potentially help to train RL agents faster. Thus, this paper explores how to interact and converse with NPC agents to get the key information using large language models (LLMs), as well as incorporate this information to speed up RL agent's training using knowledge graphs (KGs) and Story Shaping.
Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)における大きな課題のひとつは、特にアクション空間が広いテキストベースのゲーム環境において、RLエージェントがトレーニングプロセスに収束し、最適なポリシーを学ぶ必要があることである。しかし、NPC(Non-player character)はゲームに関するいくつかの重要な情報を保持しており、RLエージェントのトレーニングを高速化するのに役立つ可能性がある。そこで本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いてNPCエージェントと対話し,キー情報を取得する方法を検討するとともに,知識グラフ(KG)とストーリーシェーピング(Story Shaping)を用いたRLエージェントのトレーニングを高速化する。

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