基于大型语言模型(LLM)构建的智能体POK´ELLMON

53次阅读
没有评论

共计 894 个字符,预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

基于大型语言模型(LLM)构建的智能体 POK´ELLMON,能够在战术战斗游戏中达到与人类玩家相当的水平,特别是在《宝可梦》(Pokémon)战斗中。POK´ELLMON 的设计融合了三种关键策略:基于上下文的强化学习、知识增强生成和一致性动作生成,以提高其在战斗中的决策能力和策略。

项目主页:https://poke-llm-on.github.io

GitHub 地址:https://github.com/git-disl/PokeLLMon

主要功能:

  • 在《宝可梦》战斗中模拟人类玩家的战术和决策。
  • 通过在线对战,展示与人类玩家相似的战斗策略和即时决策能力。

主要特点:

  1. 基于上下文的强化学习(ICRL):POK´ELLMON 能够即时利用战斗中的文本反馈来迭代优化其策略,无需额外训练。
  2. 知识增强生成(KAG):系统通过检索外部知识(如宝可梦的类型优势关系和招式效果)来减少幻觉(hallucination)现象,确保及时正确的行动。
  3. 一致性动作生成 :在面对强大对手时,系统能够避免恐慌性切换(panic switching)现象,保持一致的行动策略。

工作原理:

  • ICRL:POK´ELLMON 在每次回合中,会根据前一次动作的结果(如宝可梦的 HP 变化、招式的有效性等)来调整其策略。
  • KAG:系统通过检索宝可梦百科(Pokédex)中的信息,了解宝可梦的类型优势和招式效果,以辅助决策。
  • 一致性动作生成 :在面对强大对手时,系统会生成多个动作选项,并通过投票机制选择最一致的动作,避免连续不连贯的切换。

具体应用场景:

  • 在线对战 :POK´ELLMON 可以在《宝可梦》的在线对战平台上与真实玩家对战,展示其人类水平的战斗能力。
  • 游戏 AI 研究 :POK´ELLMON 的设计和实现为研究者提供了一个研究如何让 AI 在复杂战术游戏中达到人类水平的案例。
  • 娱乐和教育 :POK´ELLMON 可以作为游戏玩家的辅助工具,帮助他们理解战术和策略,或者作为教育工具教授玩家如何更好地玩《宝可梦》。

总的来说,POK´ELLMON 展示了如何将大型语言模型应用于游戏领域,特别是在需要策略和即时决策的战术游戏中,它能够达到与人类玩家相媲美的水平。

正文完
关注公众号获取最新教程
post-qrcode
 
AI小诸葛
版权声明:本站原创文章,由 AI小诸葛 2024-02-05发表,共计894字。
转载说明:除特殊说明外本站文章皆由原创发布,请勿转载。
评论(没有评论)
验证码