論文の概要: LLMs May Not Be Human-Level Players, But They Can Be Testers: Measuring Game Difficulty with LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02829v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 18:40:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 05:34:38.625944
• Title: LLMs May Not Be Human-Level Players, But They Can Be Testers: Measuring Game Difficulty with LLM Agents
• Title（参考訳）: LLMは人間レベルプレイヤーではないかもしれないが、テスタになれる: LLMエージェントによるゲーム障害の測定
• Authors: Chang Xiao, Brenda Z. Yang,
• Abstract要約: LLMエージェントを用いた一般的なゲームテストフレームワークを提案し、広くプレイされている戦略ゲームであるWordleとSlay the Spireでテストする。 LLMは平均的な人間プレイヤーほど動作しないかもしれないが、単純で汎用的なプロンプト技術によって誘導される場合、人間のプレイヤーが示す困難さと統計的に有意で強い相関関係を示す。 このことから, LLM は開発過程におけるゲーム難易度測定に有効である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.632179121247466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in Large Language Models (LLMs) have demonstrated their potential as autonomous agents across various tasks. One emerging application is the use of LLMs in playing games. In this work, we explore a practical problem for the gaming industry: Can LLMs be used to measure game difficulty? We propose a general game-testing framework using LLM agents and test it on two widely played strategy games: Wordle and Slay the Spire. Our results reveal an interesting finding: although LLMs may not perform as well as the average human player, their performance, when guided by simple, generic prompting techniques, shows a statistically significant and strong correlation with difficulty indicated by human players. This suggests that LLMs could serve as effective agents for measuring game difficulty during the development process. Based on our experiments, we also outline general principles and guidelines for incorporating LLMs into the game testing process.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、様々なタスクにまたがる自律エージェントとしての可能性を示している。 新たな応用の1つは、ゲームにおけるLLMの使用である。 本研究では,ゲーム産業における現実的な問題を探る: LLMはゲーム難度を測定するために使用できるか? LLMエージェントを用いた一般的なゲームテストフレームワークを提案し、広くプレイされている戦略ゲームであるWordleとSlay the Spireでテストする。 LLMは平均的な人間プレイヤーほど動作しないかもしれないが、単純で汎用的なプロンプト技術によって誘導される場合、人間のプレイヤーが示す困難さと統計的に有意で強い相関関係を示す。 このことから, LLM は開発過程におけるゲーム難易度測定に有効である可能性が示唆された。 また,本実験に基づき,ゲームテストプロセスにLSMを組み込むための一般的な原則とガイドラインを概説した。

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