Instruction-Driven Game Engines on Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Instruction-Driven Game Engines on Large Language Models》的翻译。

摘要

指令驱动游戏引擎（IDGE）项目旨在通过使大型语言模型（LLM）遵循自由形式的游戏规则并自主生成游戏过程，使游戏开发民主化。IDGE允许用户通过发出简单的自然语言指令来创建游戏，这大大降低了游戏开发的障碍。我们将IDGE的学习过程视为下一个状态预测任务，其中模型在给定玩家动作的情况下自回归预测游戏中的状态。这是一项具有挑战性的任务，因为游戏中状态的计算必须精确；否则，轻微的错误可能会扰乱游戏。为了解决这个问题，我们以一种课程方式训练IDGE，逐步增加模型对复杂场景的暴露。
我们最初的进展在于开发了一款扑克IDGE，这是一款普遍珍视的纸牌游戏。我们设计的引擎不仅支持各种扑克变体，还允许通过自然语言输入对规则进行高度定制。此外，它还支持从最小样本快速原型化新游戏，提出了一种依赖于最小提示和数据工程的游戏开发创新范式。这项工作为指令驱动游戏创作的未来发展奠定了基础，可能会改变游戏的设计和玩法。

1 引言

2 游戏引擎

3 IDGE数据

4 课程学习

5 实验结果

6 结论

本文介绍了指令驱动游戏引擎，为游戏爱好者提供了一种全新的游戏开发和游戏体验。我们将IDGE的学习制定为下一状态预测，并利用课程学习方法来提高稳定性和多样性。实验证明，所提出的引擎可以准确地完成大多数用户定义的游戏。对于具有挑战性的情况，发动机可以以RLHF的方式随用户反馈而