¿Y si Red puede hablar? Generación de diálogos dinámicos utilizando grandes modelos de lenguaje

Los juegos de rol (RPG) proporcionan a los jugadores un mundo rico e interactivo para explorar. El diálogo sirve como el principal medio de comunicación entre desarrolladores y jugadores, manifestándose en varias formas, como guías, interacciones con NPC y narrativas. Aunque la mayoría de los juegos dependen de guiones escritos para definir la historia principal y las personalidades de los personajes, la inmersión del jugador puede ser significativamente mejorada a través de interacciones casuales entre personajes. Con la llegada de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), introducimos un marco de relleno de diálogo que utiliza LLMs potenciados por gráficos de conocimiento para generar interacciones de personajes dinámicas y contextualmente apropiadas. Probamos este marco dentro de los entornos de Final Fantasy VII Remake y Pokemon, proporcionando evidencia cualitativa y cuantitativa que demuestra la capacidad de GPT-4 para actuar con personalidades definidas y generar diálogos. Sin embargo, algunos defectos permanecen, como que GPT-4 tiende a ser excesivamente positivo o que personalidades más sutiles, como la madurez, tienden a ser de menor calidad en comparación con rasgos más evidentes como la timidez. Este estudio tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a crear diálogos de relleno más matizados, enriqueciendo así la inmersión del jugador y mejorando la experiencia general del RPG.