STORY2GAME: Generating (Almost) Everything in an Interactive Fiction Game

要約

Story2Gameを紹介します。これは、大規模な言語モデルを使用して、ストーリーを生成し、世界に浸透し、ストーリーをインタラクティブに再生できるようにするゲームエンジンでアクションのコードを作成するテキストベースのインタラクティブフィクションゲームを生成するための斬新なアプローチです。
特定のハードコーディングされたアクションのセットは、ストーリー生成を人為的に制約することができますが、アクションを生成する能力は、ストーリー生成プロセスがよりオープンエンドになる可能性があることを意味しますが、それでもゲーム状態に基づいている経験を可能にします。
アクション生成を成功させるための鍵は、プレイヤーがアクションを実行するときにゲームエンジンによってゲームエンジンによって追跡および変更されなければならないガイドとして、ストーリー内のアクションのLLM生成の前提条件と効果を使用することです。
また、ストーリーの一部ではないと考えているアクションを実行したいプレイヤーの欲求に対応するために、新しいアクションを動的に生成するためのテクニックを紹介します。
動的アクション生成には、ゲームエンジンの状態表現と以前に生成されたアクションの改訂に対するオンザフライの更新が必要になる場合があります。
プレイヤーが生成されたストーリー全体をインタラクティブに再生できるかどうかに関して、アクションコード生成の成功率を評価します。

要約(オリジナル)

We introduce STORY2GAME, a novel approach to using Large Language Models to generate text-based interactive fiction games that starts by generating a story, populates the world, and builds the code for actions in a game engine that enables the story to play out interactively. Whereas a given set of hard-coded actions can artificially constrain story generation, the ability to generate actions means the story generation process can be more open-ended but still allow for experiences that are grounded in a game state. The key to successful action generation is to use LLM-generated preconditions and effects of actions in the stories as guides for what aspects of the game state must be tracked and changed by the game engine when a player performs an action. We also introduce a technique for dynamically generating new actions to accommodate the player’s desire to perform actions that they think of that are not part of the story. Dynamic action generation may require on-the-fly updates to the game engine’s state representation and revision of previously generated actions. We evaluate the success rate of action code generation with respect to whether a player can interactively play through the entire generated story.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google