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Collaborative Storytelling and LLM: A Linguistic Analysis of Automatically-Generated Role-Playing Game Sessions

Created by
  • Haebom

저자

Alessandro Maisto

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 개입 없이 RPG 세션을 생성할 때, 그 언어가 구어적 특징을 보이는지 혹은 문어적 특징을 보이는지를 조사한다. LLM이 생성한 텍스트의 어휘적 및 통사적 특징을 언어학적으로 분석하고, 구어 대화, 인간이 진행하는 RPG 세션 기록, 그리고 서적과 비교 분석한다. 분석 결과, LLM은 다른 모든 텍스트 유형(구어 대화, 인간 RPG 세션, 서적 포함)과는 구별되는 패턴을 보이는 것을 발견했다. 이 분석은 LLM의 표현 방식에 대한 훈련의 영향을 보여주고, 이러한 도구의 서사적 능력에 대한 중요한 시사점을 제공한다.

시사점, 한계점

시사점: LLM이 생성하는 언어의 구어/문어적 특징을 분석하여 LLM의 서사적 능력과 훈련 데이터의 영향을 밝힘. LLM 기반 RPG 시스템 개발에 대한 새로운 시각 제공.
한계점: 본 연구는 LLM이 생성한 텍스트만을 분석하여, 실제 인간 참여자와의 상호작용을 고려하지 않음. 분석에 사용된 LLM의 종류 및 훈련 데이터의 특성에 대한 자세한 설명 부족. 다양한 장르의 RPG 및 LLM에 대한 일반화 가능성에 대한 검토 필요.
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