Large Language Models and Games: A Survey and Roadmap

要約

近年、大規模言語モデル (LLM) に関する研究が爆発的に増加し、それに伴ってこのテーマに対する一般の参加も増えています。
LLM は自然言語処理内のニッチな分野としてスタートしましたが、ゲームを含む幅広いアプリケーションやドメインにわたって顕著な可能性を示しています。
このペーパーでは、ゲーム内およびゲーム向けの LLM のさまざまなアプリケーションにわたる最新技術を調査し、ゲーム内で LLM が果たせるさまざまな役割を特定します。
重要なのは、ゲームにおける LLM の将来の使用について未開拓の領域と有望な方向性について議論し、ゲーム ドメイン内での LLM の可能性と限界を調整することです。
LLM とゲームの交差点における最初の包括的な調査とロードマップとして、この論文がこのエキサイティングな新しい分野における画期的な研究とイノベーションの基礎となることを期待しています。

要約(オリジナル)

Recent years have seen an explosive increase in research on large language models (LLMs), and accompanying public engagement on the topic. While starting as a niche area within natural language processing, LLMs have shown remarkable potential across a broad range of applications and domains, including games. This paper surveys the current state of the art across the various applications of LLMs in and for games, and identifies the different roles LLMs can take within a game. Importantly, we discuss underexplored areas and promising directions for future uses of LLMs in games and we reconcile the potential and limitations of LLMs within the games domain. As the first comprehensive survey and roadmap at the intersection of LLMs and games, we are hopeful that this paper will serve as the basis for groundbreaking research and innovation in this exciting new field.

arxiv情報

著者 Roberto Gallotta,Graham Todd,Marvin Zammit,Sam Earle,Antonios Liapis,Julian Togelius,Georgios N. Yannakakis
発行日 2024-12-09 14:41:04+00:00
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