論文の概要: Player-Driven Emergence in LLM-Driven Game Narrative
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17027v3
- Date: Mon, 3 Jun 2024 21:27:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 11:37:14.953372
- Title: Player-Driven Emergence in LLM-Driven Game Narrative
- Title（参考訳）: LLM型ゲームナラティブにおけるプレイヤー駆動創発
- Authors: Xiangyu Peng, Jessica Quaye, Sudha Rao, Weijia Xu, Portia Botchway, Chris Brockett, Nebojsa Jojic, Gabriel DesGarennes, Ken Lobb, Michael Xu, Jorge Leandro, Claire Jin, Bill Dolan,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)との相互作用が創発的行動を引き起こすかを検討する。
我々のテストベッドはテキストアドベンチャーゲームであり、プレイヤーは固定された物語の前提の下でミステリーを解こうとする。
ゲームプレイのために28人のゲーマーを募集し、GPT-4を使用してゲームログを自動的にゲームプレイの物語を表すノードグラフに変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.037771673927164
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We explore how interaction with large language models (LLMs) can give rise to emergent behaviors, empowering players to participate in the evolution of game narratives. Our testbed is a text-adventure game in which players attempt to solve a mystery under a fixed narrative premise, but can freely interact with non-player characters generated by GPT-4, a large language model. We recruit 28 gamers to play the game and use GPT-4 to automatically convert the game logs into a node-graph representing the narrative in the player's gameplay. We find that through their interactions with the non-deterministic behavior of the LLM, players are able to discover interesting new emergent nodes that were not a part of the original narrative but have potential for being fun and engaging. Players that created the most emergent nodes tended to be those that often enjoy games that facilitate discovery, exploration and experimentation.
- Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデル (LLM) との相互作用が創発的行動を引き起こし,プレイヤーがゲーム物語の進化に参加する力を与える方法を探る。
我々のテストベッドはテキストアドベンチャーゲームであり、プレイヤーは固定された物語の前提でミステリーを解こうとするが、大きな言語モデルであるGPT-4によって生成された非プレイヤーキャラクターと自由に対話できる。
ゲームプレイのために28人のゲーマーを募集し、GPT-4を使用してゲームログを自動的にゲームプレイの物語を表すノードグラフに変換する。
LLMの非決定論的行動と相互作用することで、プレイヤーはオリジナルの物語の一部ではなく、楽しみとエンゲージメントの可能性がある興味深い新しい創発的ノードを発見できることがわかった。
最も創発的なノードを作ったプレイヤーは、しばしば発見、探索、実験を容易にするゲームを楽しむ傾向にあった。
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