論文の概要: Driving Generative Agents With Their Personality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14879v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 21:29:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 16:50:10.831281
- Title: Driving Generative Agents With Their Personality
- Title（参考訳）: 人格による生成エージェントの運転
- Authors: Lawrence J. Klinkert, Stephanie Buongiorno, and Corey Clark
- Abstract要約: 本研究では,ゲームキャラクタ開発における心理測定値,特にパーソナリティ情報を活用するためのLarge Language Models (LLMs) の可能性を探る。
この研究は、LLMが与えられたパーソナリティプロファイルを一貫して表現できることを示し、ゲームキャラクタの人間的な特性を高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research explores the potential of Large Language Models (LLMs) to
utilize psychometric values, specifically personality information, within the
context of video game character development. Affective Computing (AC) systems
quantify a Non-Player character's (NPC) psyche, and an LLM can take advantage
of the system's information by using the values for prompt generation. The
research shows an LLM can consistently represent a given personality profile,
thereby enhancing the human-like characteristics of game characters.
Repurposing a human examination, the International Personality Item Pool (IPIP)
questionnaire, to evaluate an LLM shows that the model can accurately generate
content concerning the personality provided. Results show that the improvement
of LLM, such as the latest GPT-4 model, can consistently utilize and interpret
a personality to represent behavior.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ゲームキャラクタ開発における心理測定値,特にパーソナリティ情報を活用するためのLarge Language Models (LLMs) の可能性を探る。
Affective Computing (AC) システムは、Non-Playerキャラクタのサイコ(NPC)を定量化し、LLMは、その値を使って、そのシステムの情報を利用することができる。
この研究は、LLMが与えられたパーソナリティプロファイルを一貫して表現できることを示し、ゲームキャラクタの人間的な特性を高める。
LLMを評価するための国際パーソナリティアイテムプール (IPIP) アンケートでは, 提案するパーソナリティに関するコンテンツを正確に生成できることが示されている。
その結果、最新のGPT-4モデルのようなLCMの改善は、行動を表現するために、一貫してパーソナリティを活用・解釈できることが示唆された。
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