මේසය Links Abstract and 1.Introduction සහ සම්බන්ධ වැඩ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Methodology 2.1 LLM-Sim Task 2.2 Data 2.3 Evaluation 
 
 Experiments 
 
 Results 
 
 Conclusion 
 
 Limitations and Ethical Concerns, Acknowledgements, and References A. ආකෘති විස්තර Game Transition උදාහරණ Game Rules Generation - ක් රීඩා නීති Generation D ඉක්මනින් GPT-3.5 ප්රතිඵල HISTOGRAPH උදාහරණ විස්තර GPT-3.5 ආකෘතිය සඳහා, අපි gpt-3.5-turbo-0125 ආකෘතිය භාවිතා කරමු. GPT-4 ආකෘතිය සඳහා, අපි gpt-4-0125 ප්රවෘත්ති ආකෘතිය භාවිතා කරමු. දෙකම ආකෘති සඳහා, උෂ්ණත්වය 0 දක්වා ස්ථාපිත කර ඇත. අපි ද JSON ආකෘතිය සක්රීය කරමු. B Game Transition උදාහරණ BYTESIZED32 හි නාන ඇඳුම් ක්රීඩාව උදාහරණ ක්රීඩාව ලෙස අපි අතින් තෝරා ගනිමු, එය ක්රියාකාරීත්වය හා ක්රීඩාවේ මූලික ආකෘති දෙකම ඇතුළත් වන නිසා. ආකෘතිය ක්රියාකාරීත්වය, පරිසරයට මූලික ආකෘති, හෝ ක්රීඩාව තනිව ක්රියාකාරීත්වය අනාවැකි කරන ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියා C ක්රීඩාව නීති පරම්පරාව C.1 LLM generated rules LLM නිෂ්පාදනය කරන නීති සඳහා, අපි වැරදි තොරතුරු සහ දූෂිත අන්තර්ගතය වළක්වා ගැනීමට ඔවුන් සියලුම අත්යවශ්යව පරීක්ෂා. අපි GPT-4 (gpt-4-0125-preview) සෑම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්කොම ඔක්ක ක්රියාත්මක නීති Generation සඳහා, අපි GPT-4 (gpt-4-0125-preview) මුළු ක්රීඩාවේ කේතය සමග ප්රවේශ කර ඇත, නමුත් ඔක්කොම ක්රියාත්මක නීති වෙනුවට, අපි කොන්දේසි තුළ උදාහරණයක් ලබා දෙන්නේ නැහැ. ක්රියාත්මක නීති මෙන්, අපි ක්රීඩාවේ කේතය සමඟ GPT-4 (gpt-4-0125-preview) ආරාධනා කිරීමෙන් සහ ක්රීඩාව දිනන්න හෝ පරාජය කළ හැකි ආකාරය සහ ප්රතිලාභ ලබා ගත හැකි ආකාරය විස්තර කිරීම සඳහා GPT-4 ආරාධනා කරමු. C.2 Human-Written Action Rules ක්රියාකාරී නීති ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්රියාකාරී ක්ර C.3 Human-Written Object Rules සෑම ක්රීඩාවකටම ක්රීඩා විස්තරය සහ මූලාශ්රය කේතය තුළ ක්රීඩාව පන්ති හරහා ගමන් කරන අතර සෑම ක්රීඩාවකටම සෑම ක්රීඩාවකටම ප්රධාන කොටස් තුනක් ඇත: ප්රමාණය, ප්රමාණය, බර, ආදිය. සෑම ක්රීඩාවකටම ක්රීඩාව විස්තරය හා මූලාශ්රය කේතය කියවන්නේ කෙසේද. සෑම ක්රීඩාවකටම ක්රීඩාව විස්තරය හා මූලාශ්රය කේතය කියවන්නේ කෙසේද. සෑම ක්රීඩාවකටම ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්රමාණය, ප්ර C.4 Human-Written Score Rules Score rules describe the conditions to win or lose the game and how rewards can be earned. an expert annotator (one of the BYTESIZED32 game authors) creates the rules by reading the game description and the code of the score function. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ලේඛකයෝ : Ruoyao Wang, Arizona විශ්ව විද්යාලය (ruoyaowang@arizona.edu) (2) Graham Todd, නිව්යෝර්ක් විශ්ව විද්යාලයේ (gdrtodd@nyu.edu); (3) ජොන්ස් හෝප්කින්ස් විශ්ව විද්යාලයේ Ziang Xiao (ziang.xiao@jhu.edu) (4) Xingdi Yuan, Microsoft Research Montréal (eric.yuan@microsoft.com) (5) Marc-Alexandre Côté, Microsoft Research Montréal (macote@microsoft.com) (6) Peter Clark, AI සඳහා ඇල්න් ආයතනය (PeterC@allenai.org). (7) ඇරිසෝනා විශ්ව විද්යාලයේ පීටර් ජෑන්සන් සහ AI සඳහා ඇල්න් ආයතනය (pajansen@arizona.edu). Authors: ශ් රී ලංකා විශ්වවිද් යාලය ( ) ; මාලිගාව@arizona.edu (2) Graham Todd, නිව්යෝර්ක් විශ්ව විද්යාලයේ (gdrtodd@nyu.edu); ජොන්සොප්ස් විශ්ව විද්යාලයේ ජොන්සොප්ස් ( ) ; ජේ.එස්.එස්.එස්.එස් (එක්සත් ජනපදයේ ප් රචණ්ඩත්වය සහ විනිශ්චය) Microsoft Research Montreal ) ; මයික්රොසොෆ්ට්.com (5) Marc-Alexandre Côté, Microsoft Research Montréal (macote@microsoft.com) (6) Peter Clark, Allen Institute for AI ( ) ; මාලිගාව@allenai.org (7) ඇරිසෝනා විශ්ව විද්යාලයේ පීටර් ජෑන්සන් සහ AI සඳහා ඇල්න් ආයතනය (pajansen@arizona.edu). 
 
 මෙම ලිපිනය CC BY 4.0 බලපත් ර යටතේ archiv මත ලබා ගත හැකිය. මෙම ලිපිනය වන්නේ CC BY 4.0 බලපත් රය යටතේ ලියාපදිංචි ලියාපදිංචි

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

AI Models on HackerNoon

මෙම ශ්‍රව්‍යය කතාවේ මුල් භාෂාවෙන් නිෂ්පාදනය කර ඇත!

Game State Predictions මත GPT-4 පරීක්ෂා කිරීම

About Author

අදහස්

ටැග් එල්ලන්න

මෙම ලිපිය ඉදිරිපත් කරන ලදී

Related Stories

Startups of The Year: Meet the Programming Industry

AN INDIAN'S TREACHERY

Streamlining the API Lifecycle: Interview with Startups of The Year 2024 Nominee, Ambassador

Publish Your Next Technology Press Release with HackerNoon

Startups of The Year: Meet the Programming Industry

AN INDIAN'S TREACHERY

Streamlining the API Lifecycle: Interview with Startups of The Year 2024 Nominee, Ambassador

Publish Your Next Technology Press Release with HackerNoon

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps