Интеграция языковой модели нейронной сети в игровой

1.

Презентация к докладу на тему:
«Интеграция языковой модели нейронной сети в игровой
движок Unity»
Обучающиеся
• Маевский Илья Александрович
• Сухоярский Денис Игоревич
Группа
• МИК12
Направление подготовки
• 09.04.02 Информационные системы и технологии
Направленность
• Интеллектуальные медиатехнологии

2.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ:
Исследовать, существующие способы интеграции языковой модели
нейронной сети в игровой движок Unity для генерации текста.
Задачи:
Изучить подходы использования языковых моделей нейронных сетей для
разработки игр на Unity.
Выделить преимущества и недостатки каждого из изученных подходов.
Описать необходимые действия по внедрению каждого из подходов.

3.

ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО
В большинстве игр присутствуют задания или диалоги между персонажами.
Они выступают как элемент игрового процесса, а также способствуют лучшему
погружению в игру.
Для оптимизации написания текста для заданий и диалогов можно использовать
различные подходы. В данном докладе рассматриваются способы применения языковой
модели нейронных сетей.
Благодаря применению языковой модели в генерации текста можно добиться:
1. Экономии времени и денег на придумывание и написание текста человеком.
2. Позволяет создавать уникальные диалоги и задания.

4.

ПЕРВЫЙ СПОСОБ
СОЗДАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ СОБСТВЕННОЙ ЯЗЫКОВОЙ
МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Создать свою языковую модель и обучить ее на большом объеме текста, который мы хотим генерировать. После
того, как модель будет обучена, мы сможем использовать ее для генерации нового текста.
Плюсы:
• Гибкость: модель можно адаптировать
под конкретные задачи и требования.
• Контроль качества: разработчик
может контролировать работу модели и
улучшать ее.
Минусы:
• Требует много времени
• Требует значительных
вычислительных ресурсов
• Требует специализированных знаний
в области машинного обучения и
искусственного интеллекта.

5.

ВТОРОЙ СПОСОБ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СУЩЕСТВУЮЩИХ НЕЙРОННЫХ
СЕТЕЙ И ВНЕШНЕГО API
Можно использовать внешний API для генерации текста, который будет создаваться на основе заданных
параметров. Это может быть более простым и эффективным решением, так как большинство вычислений
будет производиться на сервере API, а не на устройстве пользователя.
Плюсы:
• Вычислительная эффективность: Большая
часть вычислений выполняется на сервере
API, а не на устройстве пользователя.
• Обновления и улучшения: Поставщики API
обычно регулярно обновляют и улучшают
свои модели, поэтому вы автоматически
получаете все эти улучшения.
• Простота использования: Вам не нужно
знать о машинном обучении или
искусственном интеллекте, чтобы
использовать API.
Минусы:
• Стоимость: Использование API обычно стоит
денег, особенно если вы делаете много
запросов.
• Зависимость от интернета: Для
использования API требуется подключение к
интернету.
• Конфиденциальность данных: Вы
отправляете данные на сервер API, что может
вызвать проблемы с конфиденциальностью.

6.

ТРЕТИЙ СПОСОБ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОЦЕДУРНОЙ ГЕНЕРАЦИИ
Можно использовать техники процедурной генерации для создания различных пресетов. Это может включать в
себя использование случайных чисел, алгоритмов и шаблонов для создания уникальных и интересных заданий
и диалогов.
Плюсы:
• Бесконечная вариативность:
Процедурная генерация может создавать
практически бесконечное количество
уникальных пресетов.
• Низкие требования к ресурсам:
Процедурная генерация обычно требует
меньше вычислительных ресурсов, чем
нейронные сети.
Минусы:
• Сложность реализации: Процедурная
генерация может быть сложной для
реализации и требует хорошего понимания
алгоритмов и случайности.
• Непредсказуемость: Результаты
процедурной генерации могут быть
непредсказуемыми, и часто могут
получаться нелогичными или
неподходящими.

7.

ЧЕТВЕРТЫЙ СПОСОБ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРЕДВАРИТЕЛЬНО
СГЕНЕРИРОВАННОГО ТЕКСТА
Можно заранее сгенерировать большое количество пресетов, диалогов и любого другого текста, сохранить их в
базе данных или текстовом файле. Затем во время игры можно в случайном порядке выбирать сохраненные
заготовки из этого списка.
Плюсы:
• Простота реализации: Вам просто нужно
заранее сгенерировать список необходимых
пресетов и сохранить его в базе данных или
текстовом файле.
• Контроль над содержанием: Вы можете
точно контролировать, какие пресеты будут
в игре, и убедиться, что они соответствуют
вашим требованиям и стандартам.
Минусы:
• Ограниченное количество пресетов:
Количество пресетов ограничено тем,
сколько вы сгенерировали заранее.
• Отсутствие разнообразия: Если игроки
играют в игру достаточно долго, они могут
начать видеть повторяющиеся пресеты.

8.

ВЫБОР ПОДХОДА
В ходе рассмотрения подходов в виду своей простоты и эффективности были
выделены:
1. Использование языковой модели интеграция по API
2. Использование заранее сгенерированного текста
В данной статье будет рассмотрено использование языковой модели по API.
• Разработка своей языковой модели крайне трудный и долгий процесс.
• Процедурная генерация сложна в реализации и часто может генерировать
неподходящий текст.

9.

ИНТЕГРАЦИЯ CHATGPT ПО API В UNITY:
1. Получение доступа к OpenAI API.
2. Настройка запросов к API.
3. Создание интерфейса для ввода текста.
4. Обработка ответа.
5. Обработка ошибок и безопасность.