Word2World：通过大语言模型生成故事与世界
计算与语言
2024-05-14 v1 人工智能
摘要
大语言模型（LLMs）已在广泛的学科领域证明了其价值。LLMs在程序化内容生成（PCG）方面也显示出巨大潜力，但直接通过预训练的LLM生成一个关卡仍然具有挑战性。这项工作介绍了Word2World，一个使LLMs能够通过故事程序化地设计可玩游戏，而无需任何特定任务微调的系统。Word2World利用LLM创建多样化内容和提取信息的能力。结合这些能力，LLM可以为游戏创建故事、设计叙事，并将图块放置在合适的位置，以创建连贯的世界和可玩的游戏。我们使用不同的LLM测试了Word2World，并进行了彻底的消融研究以验证每一步。我们在https://github.com/umair-nasir14/Word2World开源了代码。
引用
@article{arxiv.2405.06686,
title = {Word2World: Generating Stories and Worlds through Large Language Models},
author = {Muhammad U. Nasir and Steven James and Julian Togelius},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.06686},
year = {2024}
}