論文の概要: Word2World: Generating Stories and Worlds through Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06686v1
• Date: Mon, 6 May 2024 14:21:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-19 13:49:26.432450
• Title: Word2World: Generating Stories and Worlds through Large Language Models
• Title（参考訳）: Word2World: 大きな言語モデルによるストーリーと世界の生成
• Authors: Muhammad U. Nasir, Steven James, Julian Togelius,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は様々な分野にまたがってその価値を証明している。 この研究は、LLMがストーリーを通してプレイ可能なゲームを手続き的に設計できるシステムであるWord2Worldを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.80330969550483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have proven their worth across a diverse spectrum of disciplines. LLMs have shown great potential in Procedural Content Generation (PCG) as well, but directly generating a level through a pre-trained LLM is still challenging. This work introduces Word2World, a system that enables LLMs to procedurally design playable games through stories, without any task-specific fine-tuning. Word2World leverages the abilities of LLMs to create diverse content and extract information. Combining these abilities, LLMs can create a story for the game, design narrative, and place tiles in appropriate places to create coherent worlds and playable games. We test Word2World with different LLMs and perform a thorough ablation study to validate each step. We open-source the code at https://github.com/umair-nasir14/Word2World.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な分野にまたがってその価値を証明している。 LLMは、手続き的コンテンツ生成(PCG)にも大きな可能性を示しているが、事前訓練されたLCMを通して直接レベルを生成することは依然として困難である。 この研究は、LLMがタスク固有の微調整なしにストーリーを通して手続き的にプレイ可能なゲームを設計できるシステムであるWord2Worldを紹介した。 Word2WorldはLLMの能力を活用して多様なコンテンツを作成し、情報を抽出する。 これらの能力を組み合わせることで、LLMはゲームのためのストーリーを作成し、物語をデザインし、タイルを適切な場所に配置し、コヒーレントな世界やプレイ可能なゲームを作ることができる。 我々は異なるLLMでWord2Worldをテストし、それぞれのステップを検証するために徹底的なアブレーション研究を行う。 私たちはhttps://github.com/umair-nasir14/Word2World.orgでコードをオープンソース化しました。

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