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ゲームにおけるLLM活用、役割別サーベイと展望

ゲーム・強化学習(ゲームAI、強化学習、報酬設計)

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「ゲームでのLLM」における調査結果が公開されており、プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割が網羅的に整理されています。

ニューヨーク大学などの研究者らによる論文。

“Large Language Models and Games: A Survey and Roadmap”より

■プレイヤー
– ボードゲーム、テキストアドベンチャーゲームなどでの活用が進められている
– より複雑なゲームへの適用、未知のゲームでの汎化性能の向上が求められる

■NPC(ノンプレイヤーキャラクター)
– 動的で文脈に基づいた対話システムが実現しつつある
– 他のキャラクターの行動を考慮に入れた対話生成が期待される

■ゲームマスター
– TRPGにおけるゲームマスターとして注目されている
– ハルシネーションの解決とプレイヤーの意図理解性能向上が求められている

■その他、LLMを活用できるゲーム内要素
– ギミックの開発
– コンテンツのデザインや自動生成
– ナレーターとしての役割

📄 参照論文

論文情報

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