Geri Dön

Integration of large language models into NPC dialogues to enhance replayability

Büyük dil modellerinin yeniden oynanabilirliği arttırmak için NPC diyaloglarına entegrasyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 962107
  2. Yazar: RAFET AKKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BARBAROS BOSTAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, İletişim Bilimleri, Science and Technology, Communication Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İletişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Oyun Tasarımı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu çalışmada, oyun içi NPC diyaloglarını daha zengin ve kişisel hale getirmek için büyük dil modelleri (LLM) kullanarak gerçek zamanlı, dinamik ve bağlamsal yanıtlar verebilecek bir sistem geliştirmeyi amaçlıyoruz. Geleneksel NPC diyalog sistemleri, oyunculara sınırlı seçenekler sunarken, LLM'ler sayesinde NPC'lerin daha doğal ve oyuncu seçimlerine göre uyarlanabilen tepkiler vermesi mümkün hale gelmektedir. Bu, oyun deneyimini daha sürükleyici ve özgün kılarken, oyuncuların oyun dünyasında daha derin bir etkileşim yaşamasına olanak tanır. Çalışmamızda Python-Flask kullanılarak bir API geliştirilecek, küçük bir dil modeli eğitilerek bu API aracılığıyla oyunla entegre edilecektir. Bu yapı, oyuncu eylemlerine göre hızlı ve kişisel yanıtlar üretecek şekilde tasarlanacaktır. NPC'lerin oyuncu girdilerine göre her etkileşimde benzersiz diyaloglar sunabilmesi, oyunun tekrar oynanabilirliğini artıracak ve her deneyimde farklı bir hikaye yaşanmasını sağlayacaktır. Ancak, LLM'lerin geniş veri ve işlem gücü gerektirmesi maliyet ve gizlilik açısından zorluk yaratmaktadır; bu nedenle daha hafif bir model seçilerek verimlilik sağlanacak ve dinamik bir diyalog deneyimi sunulacaktır.

Özet (Çeviri)

In this study, we aim to develop a system capable of generating real-time, dynamic, and context-aware responses using Large Language Models (LLMs) to make in-game NPC dialogues richer and more personalized. Traditional NPC dialogue systems offer players limited choices, whereas LLMs enable NPCs to respond in a more natural and adaptive manner based on player decisions. This enhances the immersion and uniqueness of the gaming experience, allowing players to engage more deeply with the game world. As part of this study, an API will be developed using Python-Flask, and a small language model will be trained and integrated into the game through this API. The system will be designed to generate fast and personalized responses based on player actions. By enabling NPCs to deliver unique dialogues in response to player inputs, the system will enhance replayability and ensure that each gameplay experience unfolds as a distinct narrative. However, LLMs require significant computational resources and extensive datasets, posing challenges in terms of cost and privacy. To address this, a lightweight model will be selected to optimize efficiency while still delivering a dynamic and engaging dialogue experience.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    826666

    Metin sınıflandırması için pekiştirmeli öğrenme: Politika-gradyan metotlarının farklı topolojiler üzerinde değerlendirilmesi

    Reinforcement learning for text classification: An evaluation of policy-gradient methods with various topologies

    EMRE BATUHAN BALOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT

  2. Tez No

    945118

    Doğal dil ile SQL ve görselleştirme koduna dönüşümde büyük dil modellerinin karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of large language models for natural language to SQL and visualization code generation

    BAYKAL MEHMET UÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER BADAY

  3. Tez No

    938461

    Impact of policy changes on gender perspectives: A social media analysis on Türkiye's withdrawal from the İstanbul Convention Through Natural language processing (NLP)

    Politika değişikliklerinin cinsiyet algıları üzerindeki etkisi: Türkiye'nin İstanbul Sözleşmesi'nden çekilmesinin sosyal medya üzerindeki yansımalarının doğal dil işleme (NLP) yöntemleri ile analizi

    BERRA KARAYEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    SosyolojiKoç Üniversitesi

    Hesaplamalı Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDEM YÖRÜK

  4. Tez No

    955956

    Kolorektal kanser tanısı için güvenli çok dilli LLM tabanlı diyalog sistemi: Guardrails ve Monte Carlo risk puanlamasının entegrasyonu

    A secure multilingual LLM-based dialogue system for colorectal cancer diagnosis: Integration of guardrails and Monte Carlo risk scoring

    ABDURRAHİM KIZILAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEREM GENCER

  5. Tez No

    966083

    Evaluation of retrieval augmented generation on various types of large language models

    Çeşitli büyük dil modelleri üzerinde bilgi getirme destekli üretimin değerlendirilmesi

    ÖMER KARTLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Medipol Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM AKYOKUŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH SARP

Geri Dön