giant network : les grands modèles favorisent l'innovation des paradigmes de jeu, « game ai » 2.0 du concept à la réalité
2024-09-23
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selon les informations du 23 septembre, ding chaofan, directeur du giant network ai laboratory, a assisté au forum de la conférence yunqi et a prononcé un discours liminaire. pour la première fois, il a révélé les détails techniques des grands modèles auto-développés giantgpt et bailing-. tts, et a déclaré que les grands modèles favorisaient l'innovation du paradigme du jeu "game + ai" 2.0 est passé du concept à la réalité.
la technologie des grands modèles est mise en œuvre, giantgpt est doué pour les jeux de rôle et "peut jouer à des jeux"
lors de la conférence yunqi de cette année, giant network a présenté deux grands modèles auto-développés, giantgpt et bailing-tts, ainsi que leur mise en œuvre. parmi eux, giantgpt est l'un des premiers grands modèles à être enregistré dans l'industrie du jeu. depuis l'année dernière, giant network ai lab a continué de l'itérer et de l'optimiser.
ding chaofan a présenté que giantgpt possède d'excellentes capacités de jeu de rôle, des capacités de raisonnement situationnel vives, une mémoire personnalisée à long terme et à court terme et la capacité de prendre en charge en profondeur les scénarios de jeu. il peut être qualifié de grand modèle de jeu de rôle qui « peut jouer ». jeux".
les données sont au cœur des capacités des grands modèles. giant network a construit à cet effet un vaste ensemble de données, basé sur des données publiques internet et des données personnelles, qui présentent les avantages d'une grande échelle, d'une diversité et d'une haute qualité, et forment un ensemble complet. et une chaîne de production de données efficace.
à l'heure actuelle, giantgpt a été implémenté dans de nombreux produits du réseau giant tels que "zhengtu". basé sur giantgpt, le pnj intelligent compagnon a de la personnalité, des émotions et une mémoire adaptative à long terme, offrant aux joueurs une expérience de compagnie intime et améliorant la fidélisation des utilisateurs.
en plus du grand modèle linguistique, giant network ai lab a également lancé cette année le premier grand modèle tts du secteur prenant en charge le mandarin et plusieurs dialectes - bailing-tts.
actuellement, la technologie des grands modèles de synthèse vocale a fait des progrès significatifs dans le domaine du mandarin, mais son développement dans le domaine des dialectes est très lent et ne peut pas répondre aux divers besoins de la synthèse vocale. la chine compte des dizaines de dialectes majeurs, chacun avec des caractéristiques phonétiques et des structures grammaticales uniques, ce qui rend extrêmement difficile la formation d'un grand modèle tts couvrant divers dialectes. de plus, la rareté des corpus dialectaux et le manque de données d’annotation de haute qualité augmentent encore la difficulté technique.
afin de résoudre ce problème, le giant network ai laboratory a construit un ensemble de données sur le mandarin et le dialecte couvrant 20 dialectes et plus de 200 000 heures basé sur le système de dialecte chinois, et a proposé un certain nombre d'innovations techniques basées sur le niveau du modèle, afin que bailing- tts peut être réalisé. il dispose d'un clonage sans échantillon de voix en mandarin et en dialecte de haute qualité et d'effets de synthèse de chant d'opéra de pékin.
les grands modèles remodèlent l’expérience de jeu et l’innovation en matière de productivité
dans son discours, ding chaofan a démontré une série d'explorations de giant network dans l'application de grands modèles, couvrant les plates-formes de peinture d'ia, les outils de création de scripts ugc, les systèmes de questions et réponses intelligents anthropomorphes, le gameplay natif d'ia, etc., reflétant l'impact des grands modèles sur l’expérience de jeu et l’innovation.
la plate-forme unique de production de peinture par ia « giant painting » se concentre sur le soutien à la collaboration en équipe. en même temps, elle intègre un lot de capacités d'algorithmes visuels d'ia auto-développés dans un formulaire de flux de travail pour créer un pipeline de production artistique d'ia standard collaboratif sans le besoin. besoin d'importations, d'exportations ou d'exportations fréquentes. en changeant de logiciel, vous pouvez effectuer des tâches complexes au sein de la même plate-forme et améliorer l'efficacité créative en même temps, il intègre un flux de travail en un clic pour simplifier un grand nombre d'opérations complexes et convient aux grandes opérations ; travail de production artistique à grande échelle.
basé sur les capacités de plusieurs grands modèles auto-développés, l'ai lab a également créé une plate-forme intelligente d'édition et de création de vidéos publicitaires, fournissant une analyse automatique et une correspondance de style des vidéos chaudes, combinant les capacités des grands modèles de script et de la voix tts. clonage, réalisation en un clic l'effet de film fini améliore considérablement l'efficacité de la production et de la création de vidéos promotionnelles.
le but ultime de la mise en œuvre de la technologie des modèles à grande échelle est de remodeler l'expérience de jeu et de promouvoir l'innovation au niveau du gameplay. le projet « space killing » a activement exploré ce sujet. l'outil de création de scripts ugc du jeu introduit l'écriture de grands modèles d'ia et les fonctions tts, abaissant ainsi le seuil de création de contenu et stimulant l'enthousiasme des joueurs pour la création de contenu ; le gameplay natif de l'ia « ai endgame challenge » rend les joueurs très « avancés » et stimule le jeu l'indice de pertinence du jeu a doublé sur la plate-forme vidéo courte, et un grand nombre de joueurs ont spontanément partagé divers conseils de gameplay et de stratégie intéressants.
le cœur du gameplay « ai endgame challenge » réside dans la conception du framework multi-agents développé indépendamment par giant network, qui contient deux fonctionnalités majeures : la « collaboration » et la « concurrence ». comment construire une stratégie équilibrée basée sur un système de contrôle est la clé pour former un paradigme de collaboration et de compétition de haute qualité. de plus, parce que les joueurs doivent y être profondément impliqués, nous devons nous concentrer sur la flexibilité et la liberté des joueurs dans l'exécution des tâches, ainsi que sur un bon mécanisme de fonctionnement pour assurer l'évolution raisonnable du processus de jeu.
"game + ai" 2.0 : du concept à la réalité
si l'amélioration de la productivité est l'ère « jeu + ia » 1.0, alors l'innovation de gameplay basée sur la technologie aigc a poussé le « jeu + ia » dans l'ère 2.0.
ding chaofan estime que "game + ai" 2.0 créera une future forme de jeu : un monde non linéaire capable de briser les contraintes des règles traditionnelles, l'environnement est mis à jour en fonction des commentaires des données des joueurs, la conception de l'intrigue est étendue dynamiquement et est déclenché par des événements aléatoires, offrant aux joueurs un degré de liberté extrêmement élevé, offrant même aux joueurs un contenu de jeu personnalisé.
"ce qui est passionnant, c'est que nous voyons la possibilité de cette forme de jeu dans le gameplay du "ai endgame challenge". les joueurs peuvent affecter l'environnement et changer la direction du scénario par leurs propres actions, et l'ensemble du processus offre une expérience interactive de haute qualité. ce n’est pas seulement une percée et une tentative technologique réussie, mais cela permet également de faire progresser une nouvelle forme de jeu du concept à la réalité.
à l'heure actuelle, giant network a construit une gamme complète de fonctionnalités de base avec comme noyau de grands modèles auto-développés, couvrant de grands modèles de langage, la génération de contenu visuel, la génération de parole et les grands modèles d'ia tels que giantgpt et bailing-tts sont implémentés. dans les scénarios commerciaux de base du jeu. il a réalisé une mise en œuvre d'applications à grande échelle et a été profondément appliqué à tous les aspects du développement, de l'exploitation, de la distribution, des tests, etc. du jeu, formant une boucle fermée efficace de liens de production. dans le même temps, combiné aux capacités de grands modèles, il approfondit le niveau de jeu de base du jeu pour créer un assistant intelligent ia compagnon, une ia de prise de décision basée sur les émotions et un nouveau paradigme de jeu basé sur de grands modèles multi-agents. .
en regardant vers l'avenir, ding chaofan a souligné que giant network ai lab explorera plus radicalement les innovations de gameplay pilotées par de grands modèles, "un monde de jeu natif émergera qui interagit profondément avec les joueurs et émergera naturellement avec un contenu durable et très attrayant." je pense que ce n'est pas loin.
