Geri Dön

Integration of large language models into NPC dialogues to enhance replayability

Büyük dil modellerinin yeniden oynanabilirliği arttırmak için NPC diyaloglarına entegrasyonu

  1. Tez No: 962107
  2. Yazar: RAFET AKKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BARBAROS BOSTAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İletişim Bilimleri, Bilim ve Teknoloji, Communication Sciences, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Oyun bilim, Oyun davranışı, Oyun geliştirme, Ludology, Play behaviour, Game development
  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: Belirtilmemiş.

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. Dislokasyon-dislokasyon etkileşimi

    Başlık çevirisi yok

    YILDIRIM AYDOĞDU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MUSTAFA DİKİCİ

  2. Canavarotuna (Orobanche spp.) dayanıklılık ve canavarotunun ırkları üzerine araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    M.ARZU ÖZKANER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    BotanikEge Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILDIZ NEMLİ

  3. Çok ince yapı teorisi

    Theory of hyperfine structure

    ŞEMSETTİN ALTINDAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN