从 ChatGPT 切入，浅谈大语言模型(LLM)在游戏生态中的 ...

怀怀

作者：hoyanzhang
引言：近年来，人工智能技术在各个领域取得了突破性的进展，其中最引人注目的是大语言模型（Large Language Model，LLM）。大语言模型是指利用海量无标注数据训练而成的深度神经网络模型，具有强大的自然语言理解和生成能力。以 OpenAI 的 GPT-3 为代表的大语言模型，在多个自然语言处理任务上都达到了令人惊叹的效果。ChatGPT 是一款由大语言模型驱动的聊天机器人，在它背后起作用的是 OpenAI 最强大的大语言模型 GPT-3，参数量高达 1750 亿。ChatGPT 可以与人类进行流畅、有趣、富有逻辑性和创造性的对话，甚至可以编程、写诗、讲故事等。ChatGPT 不仅展示了大语言模型在自然语言处理领域的巨大潜力，也为其他领域提供了新的思路和可能性。本文将从 ChatGPT 切入，探讨大语言模型在游戏生态中的应用前瞻与挑战。



图源：《最大语言模型｜DeepMind重定义预训练的参数和规模关系 - 智源社区 (baai.ac.cn)

ChatGPT 的技术原理和优势

ChatGPT 是基于 OpenAI 的 GPT-3 模型开发的聊天机器人。GPT-3 是一种基于 Transformer 架构的自回归模型，它通过预训练和微调两个阶段来学习自然语言。预训练阶段，GPT-3 使用海量无标注文本数据（如Common Crawl)作为输入，通过掩码预测任务来学习文本中单词之间的语义和语法关系。微调阶段，GPT-3 根据不同的下游任务（如问答、摘要、对话等）进行少量样本的学习，从而适应特定领域。
ChatGPT 的优势在于它能够利用 GPT-3 强大的生成能力和泛化能力，实现多轮、多主题、多风格的对话交互，它不需要针对每个对话场景设计特定的规则或模板，而是通过给定一些上下文信息或目标指引，就能生成流畅、自然、有趣的回复。ChatGPT 还能够处理一些复杂的对话逻辑，如推理、解释、推荐等。
ChatGPT 的诞生体现了人类对自然语言理解和生成迄今为止的最高水平，它是人工智能技术的一个重要里程碑。ChatGPT 在上线 5 日内突破 100 万注册用户，超越 Facebook（用时 10 个月）和 Twitter（用时 2 年），两个月内突破 1 亿用户，成为全球最快用户破亿的互联网软件。这意味着 ChatGPT 受到了广大用户的欢迎和认可，它具有很强的吸引力和竞争力。


大语言模型在游戏生态中的潜在应用场景

在游戏生态中，大语言模型可以为我们带来哪些价值呢？笔者认为至少可以从以下三个方面进行分析：_（此处仅讨论非多模态融合场景，即不需要与其他领域模型联合应用的案例，语言模型辅助 AI 绘图、AI 作曲等不在此节讨论范围内）_

• 第一，大语言模型可以提高游戏的沉浸感和交互性。通过使用大语言模型生成自然语言对话，游戏角色可以与玩家进行更真实、更多样、更有趣的交流，增强游戏的故事性和情感性。同时，大语言模型也可以根据玩家的输入和反馈，动态地调整游戏剧情和难度，提供更个性化和更有挑战性的游戏体验。例如，在《骑马与砍杀 2：霸主》中加入了使用 ChatGPT 的 MOD，取代游戏原本 NPC 的对话机制 ，让玩家可以实时打字交互 ，而 NPC 会做出适当的回应，从而创造更动态/真实的对话体验。
  

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• 第二，大语言模型可以降低游戏开发的成本和门槛。通过使用大语言模型生成文本、音频、图像等多媒体内容，游戏开发者可以减少人工创作的时间和资源消耗，提高游戏的质量和效率。同时，大语言模型也可以提供低代码或无代码的开发平台，让没有编程经验的用户也能轻松地创建自己的游戏。有人使用了ChatGPT + Unity + PlayMaker的组合，利用 ChatGPT 的自然语言处理能力，来创建、调试和重构游戏脚本。这样可以大大简化游戏开发的流程和难度，让没有编程基础的人也能开发出有趣的游戏。
  

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https://www.zhihu.com/video/1621125534234091520

• 第三，大语言模型可以拓展游戏的创意和可能性。通过使用大语言模型生成新颖和有趣的游戏内容，游戏开发者可以探索更多的游戏类型和风格，打破传统的游戏框架和限制。同时，大语言模型也可以为玩家提供更多的游戏选择和玩法，满足不同的兴趣和需求。在《AI Dungeon》中，玩家可以输入任何想象中的场景和角色，然后由大语言模型生成一个完整的文字冒险游戏，让玩家体验无限的创造力和自由度。
  

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• 彩云小梦
  

挑战和风险?
虽说如此，在游戏生态中应用 LLM 也不是没有风险和挑战：

• 训练成本高昂：训练一个参数量达到百亿级别以上的大语言模型需要极大的算力和数据资源，这对于许多游戏开发者来说是难以承受或获取的。即使使用预训练好的模型进行微调或适配也需要一定程度的专业知识和投入。此外，在运行时使用 LLM 也会消耗较多的计算资源和网络带宽，这可能会影响游戏性能或用户体验。
  
• 模型可靠性不足：由于大语言模型是基于海量无标注数据训练而来，并没有明确或一致地编码任何知识或规则，因此可能会产生错误或不恰当甚至有害或歧视性质的输出。例如，在生成对话时可能会出现语法错误、逻辑错误、事实错误、重复内容、不相关内容等；在生成故事情节时可能会出现矛盾、不连贯、不合理、暴力、色情等；在生成角色行为时可能会出现违背设定、违反常识、违反道德等。
  

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• 模型可控性不强：由于大语言模型是基于统计学习而非符号逻辑构建而来，并没有明确或一致地遵循任何目标或价值，因此可能会出现偏离或违背人类意愿或道德的行为。例如，在生成对话时可能会出现欺骗、诱导、操纵等；在生成故事情节时可能会出现引导玩家做出不利于自己或他人甚至非法或危险的选择等；在生成角色行为时可能会出现攻击友方、背叛同盟、破坏环境等。
  

未来展望

笔者认为，近未来大语言模型在游戏中的应用将会有以下几个方向：

• 多模态融合 ：大语言模型可以与其他模态的数据和模型进行融合，例如图像、音频、视频等，从而提高游戏内容生成的效果和体验。比如在生成文本序列时，参考图像序列中的视觉信息，在生成图像序列时，参考文本序列中的语义信息。
  

• 多任务学习 ：大语言模型可以同时学习多个相关或不相关的任务，例如游戏剧情、角色设定、对话系统、场景描述等，从而提高游戏内容生成的多样性和丰富性。例如，在生成一个城市场景时，可以同时考虑城市的历史、文化、建筑风格等因素。
  

• 交互式生成 ：大语言模型可以与玩家进行交互式的生成，即根据玩家的输入或反馈来动态地调整生成结果，从而提高游戏内容生成的灵活性和适应性。例如，在生成一个迷宫时，可以根据玩家的喜好或难度选择来改变迷宫的大小、形状、障碍物等。
  

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